预防性维护：将停机转为开机，守护利润
制造商早与设备故障打交道。虽难免故障，但绝不应让其导致严重停机、侵蚀利润或预算超支——这些都是最坏情况，也是必须避免故障的根本原因。
当今复杂制造设施由数据网络、集成硬件与众多自动化系统构成，挑战倍增。结果是大多数制造商缺乏足够的维护方法论。Infraspeak报告显示，93%企业认为其维护流程效率低下。
这揭示了制造领域缺乏有效维护计划，导致工厂不安全、竞争力下降、利润大幅缩水。
庆幸的是，预测性维护提供了解决之道。
预见未来
预测性维护旨在预判硬件故障的所有可能场景，识别何时需要维护并提醒维护人员，同时提供预防方案。
身处制造生态系统者深知：故障与停机日复一日发生。预测性维护不仅旨在预防或减少故障，更助力工厂达成高效标准、交付优质产品。
预测性维护计划可将意外故障降低90%，近乎消除停机。第一步是确保维护策略遵循最佳实践。例如，厂长须安排定期巡检、升级与排查，为预测性制造计划筑牢根基。
感知危险
要有效实施预测性制造，厂长应尽可能收集海量数据。这对任何预防性维护策略至关重要——可用数据越多，故障预测越精准。
起步可用智能传感器。智能传感器结合机器学习算法，能检测工业机器异常；算法训练越好，预测机器故障风险越准。
例如，工业物联网环境中的智能传感器采集温度数据，识别磨损部件如故障电路；专用传感器对特定部件做振动分析，识别错位、弯曲轴或电机问题。技术日进，传感器可监测更多参数，描绘机器状况愈发精准。
基于这些数据，制造商可对关键资产做失效模式分析，聚焦故障频率、严重度及识别难度。
将状态监测设备接入CMMS，厂长可设置警报，告知维护人员设备故障或异常，从而计划更换零件的定期维护，消除严重故障隐患。
例如，传感器技术可集成至各类低层流体动力产品——连接器、软管、管材至泵、马达、执行器、滤芯。控制阀产生的诊断数据对排查动力问题至关重要。
稳守开机时间
普华永道调查显示，95%受访者称预测性维护改善了至少一项关键维护价值驱动因素，60%明确看到设备开机时间显著提升。
但要在自家工厂见效，用传感器采集设备信息是关键必备。新机通常自带实时数据采集选项，老旧设备也可低成本加装传感器。预测性维护在应对老化资产时尤为关键，需周密规划采购停产备件。
此处，EU Automation等自动化零部件供应商的专家顾问可助力寻源零件、推进预测性维护。无论厂方寻找智能传感器起步，还是采购替换件维修老旧机器，与可靠零件供应商建立伙伴关系必不可少。
设备故障虽难免，但不应导致非计划停机与劣质资产。这每年让制造与流程行业损失数十亿美元。完善有效的预测性维护计划，将大幅预防减少停机，通过提升开机率同步增强工厂盈利能力。
自动化控制系统