预测性维护系统显示未来的投资回报率
即使采用率高导致预测性维护系统的成本下降，这些系统仍然很昂贵，而且它们的使用仅限于高成本的生产机器。尽管一些供应商关注技术能力，但未来系统的采用将主要取决于价格。
Frost &Sullivan 的新分析 (http://www.technicalinsights.frost.com ), Advances in Intelligent and Predictive Maintenance Systems, 发现预测性维护系统可以由经验丰富的专业人员组合在一起，但即使成本仍然是该行业的一个重要采用因素，也有许多交钥匙产品可用。
预测性维护系统的经济效益只有在最后才会显现出来。它将通过向服务人员提供早期警告并防止机器意外停机，帮助机器所有者节省昂贵的维护成本。它通过在与正常运作过程出现重大偏差时向相关员工发出警报，从而消除了定期检查的需要。
预测性维护系统使用各种传感器来记录振动、温度和压力等物理参数。然后记录参数并与机器的历史数据进行比较，以检查变化。例如，振动特征的变化可能表明轴承故障。这会提示人员跟踪和更换故障组件。
“规模经济以及传感技术的进步可以在一定程度上缓解成本问题，使运行预测性维护系统变得更加经济，”说Technical Insights 研究分析师 Sivam Sabesan。 “例如，微机电系统 (MEMS) 传感器的可用性改进了许多维护系统，从而提高了它们的普及度。”
传感器的快速改进也促进了更灵敏的维护系统的创建。事实上，MEMS 技术有助于固态传感器的发展，固态传感器的性能比传统传感器更好且更便宜。
MEMS 传感器的生产依赖于与微处理器相同的制造工艺以及微处理器制造的发展，这导致了目前无法实现的能力。
“45 nm 和 90 nm 晶圆厂使传感器制造商能够开发出更好的传感器，”Sabesan 说道。 “这也催生了许多仅设计传感器并将制造外包的无晶圆厂传感器制造公司，使他们能够快速且经济高效地进入市场。”
巨大的计算能力的可用性使处理能力不仅可以集中到单元，还可以在本地。本地处理单元和最小存储量将允许将来自传感器的数据与基准值进行比较。此外，随着每一代处理能力的提高，监控系统变得更加复杂，但价格保持不变。
“如果传输成本很高，那么只能传达异常和警报，而忽略'正常'数据，”Sabesan 指出。 “这种能力在‘哑’监控单元中是不可能的，它只将数据中继到中央处理单元。”
智能和预测性维护系统的进步是 Technical Insights 订阅的一部分，提供了有助于预测性维护系统的传感器的技术概述和展望。该研究涵盖传感器、信号处理和通信模块。此外，这项研究服务包括详细的技术分析和在与市场参与者进行广泛采访后评估的行业趋势。可以接受媒体采访。
如果您对一项为制造商、最终用户和其他行业参与者提供智能和预测性维护系统的概述、总结、挑战和最新进展的分析感兴趣，请发送电子邮件给 David Escalante，公司通讯部， [email protected] 带有您的全名、公司名称、职位、电话号码、公司电子邮件地址、公司网站、城市、州和国家/地区。收到上述信息后，我们将通过电子邮件向您发送概述。
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