维护的未来：工业 4.0 实用指南
工业 4.0 在维护社区中无处不在。它位于博客文章、会议和会议室的前沿和中心。然而，谈论它通常充满了流行语并且缺乏真正的解决方案。因此，今天，我们将打破行话和宏伟的承诺，揭示工业 4.0 到底是什么、它与维护的关系，以及您现在应该如何思考它以便为未来做好准备。
目录
- 什么是工业 4.0
- 了解工业 4.0 流行语
- 维护如何进入工业 4.0
- 维护和工业 4.0：可能性还是白日梦？
- 底线：释放工业 4.0 在维护方面的潜力
什么是工业 4.0？
工业 4.0 是一种制造商品的新方式。随着制造商寻求充分利用他们的设备和人员，公司生产产品的方式随着时间的推移而发生了变化。随着企业寻求先进技术来帮助他们实现更大的生产力目标，制造业的每一次重大转变都以巨大的技术变革为标志。从工业1.0到工业4.0，有四个这样的时代。
工业 1.0
水汽动力机械化。
工业 2.0
使用电力的大规模生产和装配线。
工业 3.0
计算机制造过程数字化。
工业 4.0
使用智能系统、数据和机器学习实现自动化。
工业 3.0 向制造业介绍了计算机的力量，而工业 4.0 则将这些进步作为实现更大创新的基础。现在，计算机正在相互连接和通信以做出复杂的决定。先进的系统和技术，再加上更多的数据访问，使工业 4.0 成为可能，迎来了一个更高效率和更少浪费的时期。
了解工业 4.0 流行语
流行语很烦人。它们是对您的日常生活没有多大意义的短语。如果您要走上工业 4.0 的道路，那么了解所有这些术语的实际含义以及它们的重要性非常重要。
人工智能 (AI)
人工智能的定义是一个移动的目标。更笼统地说，人工智能是指计算机获得像人类一样思考和推理的能力，并因此能够执行独特的人类任务，例如语音识别或决策。
这个定义转化为现实世界的方式也在不断变化。计算器曾经被认为是人工智能，因为数学是只有人脑才能完成的事情。今天，我们有数字助理，如 Siri 或 Alexa，或解决制造中复杂工程问题的衍生式设计程序。
机器学习 (ML)
机器学习是通过在大量数据中寻找模式并根据这些模式得出结论来教计算机自行学习。这是解析信息和发现可用于改进流程的新见解的更快方法。
这就像 Netflix 如何从你之前看过的所有电影和电视节目中学习，并使用这些知识来建议更多的观看材料，或者医生如何将计算机程序引入一系列 X 射线图像和相应的症状，以便他们可以找到常见模式和更好地诊断疾病或伤害。
如果您对 AI 和机器学习之间的区别感到有点困惑，请不要担心。尽管两者非常相似，但存在关键差异。人工智能是不同技术的结晶，可帮助计算机实现更高水平的思考和推理。机器学习是其中一种具有单一程序和特定目标的技术。
这样，人工智能就像一座桥梁，机器学习是其支柱之一。另一个支柱可能是物联网或大数据。所有这些技术结合在一起，弥合了人类的可能与计算机的可能之间的差距。
工业物联网 (IIoT)
工业物联网将机器、数据和人连接起来。首先，它需要一个工业设备网络，例如传感器和维护软件，并允许它们相互共享信息。这提供了一个更有效地跟踪、收集、交换、访问和分析大量数据的平台。然后使用从这些数据中获得的见解来改进制造程序。
IIoT 不是分别从多个来源收集数据并尝试连接点，而是为您完成此操作。想象一下您设施中的所有资产和软件程序相互交流、共享信息并提供数字，让您更深入地了解您的运营。这就是工业物联网的力量。
当出现问题时，聚光灯通常会最突出您的维护团队……随着工业 4.0，这种倒退的心态将会改变。
大数据
大数据描述了我们能够收集、分析和使用的大量信息，以发现我们生活方式的趋势和关联。大数据通常以数据的使用方式、确定因果关系的能力及其对决策的影响为特征。
例如，分析数千名饮食相同的人的健康记录可能会告诉您，某些食物会使人更容易患心脏病。有了这些知识，人们可以选择停止食用这种食物以变得更健康。
大数据得出的结论来自大样本，因此更准确、更有价值。当制造商从大数据中获得洞察力时，他们可以找出效率低下和浪费的根本原因，从而降低成本并简化流程。
维护如何进入工业 4.0
工业 4.0 的曙光将通过多种方式改变资产管理，从技术人员如何完成日常任务，到工厂经理设置设施的方式。以下是维护与工业 4.0 相交的三种最大方式。
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预测性维护
预测性维护 (PdM) 允许设施预测何时可能发生设备故障并采取措施防止它发生。理想情况下，PdM 保持较低的维护频率，同时减少花在计划外维护和预防性维护上的时间。这种方法的好处不胜枚举，包括减少停机时间、提高安全性、提高产量等等。工业4.0的工具和技术将PdM从一个抽象的概念变成了一个实用的解决方案。
发生这种情况的一种方式是使用智能传感器。这些机器传感器可以检测资产运行方式的变化，例如部件是否以高于正常的速度振动。传感器可以与维护软件（如 CMMS）连接，并将此消息传递给软件，以便它可以安排维护。该软件将在移动设备上通知技术人员新安排的任务。
控制成本
无论技术如何变化，底线是许多组织的首要任务。向工业 4.0 的转变可以帮助维护团队节省资金，库存管理是一个充满潜力的领域。
新系统为设施提供了改进订购流程的方法，并减少了保持充足库存所需的资源数量。更精简、更高效的库存系统意味着更高的可靠性和更低的成本。尤其是 3D 打印，通过允许现场和按需打印备件，已经改变了维护供应链。不仅降低了运输成本，而且能够为高压力的关键生产资产制造零件的能力有助于最大限度地减少代价高昂的计划外停机时间。
证明维护的价值
让我们面对现实，当出现问题时，聚光灯通常会最亮地照射在您的维护团队上。您要么因问题而受到指责，要么因使用反应式方法挽救了这一天而受到称赞。这种思维方式贬低了维护最佳实践并奖励了糟糕的表现。
这种倒退的心态将随着工业 4.0 而改变。最新的工具和方法能够以微小的细节衡量维护活动并确定每个操作如何影响业务。例如，您可以使用机器传感器和维护软件收集有关故障模式和预防性维护的数据。当结合来自生产和财务软件的数据时，这些指标可以告诉您维护的影响，从底层到资产负债表。现在您可以证明更好的维护和更低的成本之间的联系。
工业 4.0 是一个巨大的变革，变革绝非易事。这就是为什么实施新技术要从人开始。
维护和工业 4.0：可能性还是白日梦？
工业4.0就像一个美丽岛屿上的五星级度假村。每个人都想去，但到达那里需要花费大量的时间、金钱和精力。将工业 4.0 的元素集成到您的维护操作中不是购买新技术和轻按几个开关的问题。您必须花时间部署所有正确的工具、流程和系统。幸运的是，您的维护团队现在可以采取许多步骤来迈向工业 4.0。
1.掌握预防性维护
工业 4.0 中使用了许多复杂的系统，包括技术和人员。如果没有坚实的基础，这些系统可能会迅速崩溃，同时让您无法更接近您的维护目标。完善的预防性维护计划的习惯、流程和工具会增加成功过渡到工业 4.0 的机会。
创建可靠的预防性维护计划有八个步骤。它们涵盖了从定义目标到获得正确的技术和衡量成功的方方面面。此过程将帮助您微调维护实践，同时让您了解如何制定和实施工业 4.0 战略，减少麻烦。
2.专注于收集优质数据
数据是工业4.0的基石。没有详细、准确的信息，先进的技术就无法发挥作用。拥有大量高质量数据可以更轻松地充分发挥工业 4.0 系统的潜力。现在是开始建立情报清单的时候了。
您应该收集的资产数据类型有两个主要因素——数量和质量。在构建资产历史时尽可能详细和一致。不要只记录问题是什么以及何时修复，还要记录它是如何修复的、需要哪些部件、花费了多长时间等等。为您的资产创建命名约定，以在整个组织中建立标准化。更进一步，通过运行报告来建立 KPI，例如平均故障间隔时间。将数据从纸上解放出来并使其数字化将确保信息不仅可访问，而且准确。数字文件可让您轻松审核输入、发现差距、修复错误并将其全部收集到一个地方。
3.创建可靠性文化
工业 4.0 是一个巨大的变革，变革绝非易事。这就是为什么实施新技术始于人。您不仅需要出色地培训和组织维护人员，还必须让他们为新系统和流程带来的变化做好准备。现在是开始在您的运营中建立这种持续改进文化的最佳时机。
您列表中的第一项应该是建立指导原则以支持维护最佳实践。创建资产管理政策可帮助您概述目标和期望，以便每个人都朝着同一个方向努力。下一步是为从工作订单到采购的所有内容创建官方流程。这可以强化良好习惯并确保数据完整性。优先考虑良好的沟通以培养信任和问责制也很重要。最后，表彰和奖励那些接受变革的人，以便激励员工学习新的做事方式。
4.从预测性维护开始
跑步是一项很好的运动，但如果你从未慢跑过，你就不会参加马拉松比赛。实施预测性维护遵循相同的逻辑。您必须采取更小的步骤才能充分利用 PdM。渐进式方法可让您的组织缓慢过渡到工业 4.0，并从过程中的任何错误中吸取教训。
将预测性维护计划以小剂量引入您的操作的一种方法是使用基于状态的维护。基于状态的维护 (CBM) 可帮助您创建预警系统，通过实时资产数据预测故障。掌握 CBM 教会您将技术、数据收集和变更管理集成到您的维护实践中——所有这些都是您制定全面预测性维护策略所需的一切。从选择一两个资产开始，学习如何运行有效的基于条件的监控程序，并测试您的策略。一旦你完成了这个过程，就开始在你的设施周围传播 CBM。这将为您进行高级预测性维护奠定良好的基础。
底线：释放工业 4.0 在维护方面的潜力
对您的维护团队而言，释放工业 4.0 的真正潜力并非一蹴而就。目标不是简单地购买一堆新技术，而是使用这些工具来建立更好的维护组织。采用一种新的规划、完成和衡量维护的方法是一个由数十项渐进式改进铺成的旅程。专注于维护策略的小而实际的更改可能需要时间，但这将有助于增强您的团队的能力并释放工业 4.0 的巨大潜力。
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