我们对 2022 年的 5 项顶级维护预测

毫无疑问，我们正处于一场预测性维护革命之中。特别是在过去五年中，我们已经看到核心技术的发展，它们现在正在融入主流，全球预测性维护市场的价值将从 2020 年的 42.70 亿美元增加到 22.429 美元这一事实证明了这一点到 2026 年达到 10 亿

这并不是说整个重点应该放在预测性维护上，过去两年的事件不可避免地导致许多制造商重新评估他们的整体方法。然而，随着我们看到工业 4.0 和物联网 (IoT) 的持续兴起，以及远程工作的增加和随时优化运营的需求，预测性维护在实现更广泛的业务目标方面发挥着至关重要的作用。那么，考虑到这一点，未来 12 个月及以后会发生什么？

迈向更大的可持续性

去年的 COP 26 峰会无疑将“净零”目标推向了优先事项的首位，考虑到英国政府承诺到 2050 年将温室气体排放量减少到净零（实现 78 % 到 2035 年）。有鉴于此，我们将看到更多的企业寻找有效的方法来减少能源消耗和浪费，以及最大限度地延长其资产的使用寿命——所有这些都只是采用有效预测性维护的一些好处战略。

持续的人员压力

与新冠病毒相关的员工短缺将继续存在，再加上令人担忧的技能短缺，继续对企业进行有效维护的能力构成压力。这将意味着更多地依赖远程诊断甚至远程修复。同样，预测性维护将在这里发挥关键作用，全面的预测性维护策略在人员配备水平低于正常水平的情况下更易于管理，从而降低了企业面临不可预测的员工缺勤风险的风险。

工业 4.0 采用率提高

随着越来越多的制造商采用工业 4.0，维护策略也会随之而来。联网设备是工业 4.0 万物的核心，由物联网汇聚在一起。随着我们看到越来越多的企业转向工业 4.0，预测性维护将成为标准的最佳实践是完全有道理的。事实上，Gartner 预测，到 2026 年，60% 的支持物联网的预测性维护解决方案将作为企业资产管理产品的一部分提供，高于 2021 年的 15%。

利用现有数据

在过去几年中，可以从资产中利用的数据质量显着提高，传统方法和传感器不仅能够告诉我们特定资产是否存在问题，更具体地说，资产的哪个组成部分是负责那个问题。这种更高质量的洞察力使更多企业能够使用其现有数据来形成全面的预测性维护计划的基础，不断增强的互操作性和集成能力也有助于加快在各种规模的企业中采用预测性维护能力。

多维方法

机器学习和人工智能将在未来的预测性维护中发挥更大的作用。有了正确的解决方案，该技术可用于评估决定和影响资产状况的众多因素，从而提前通知维护经理潜在的设备故障。例如，资产是否存在实际问题，或者数据是否只是由于更高的使用率而突出了异常？我们将看到越来越多的企业希望用 AI 和机器学习技术取代传统的 BI 工具，以更快、更准确、更准确地分析现在可用的大量数据。

总结

整个 2022 年，组织将继续面临持续的中断。如果有的话，中断正在迅速成为新常态。为了在这种颠覆面前站稳脚跟，企业需要尽其所能优化流程。这意味着要超越预防性和反应性维护策略，更多地关注预测性维护。

正如我们在过去几年中所看到的那样，随着企业在整个组织中实现多种利益，它正在迅速成为最佳实践，影响到如此多的不同领域并有助于实现更广泛的业务目标。

事实证明，预测性维护计划不仅是提高生产力、可持续性努力以及最终提高盈利能力的关键，我们可以肯定，预测性维护将在未来 12 个月及以后继续开辟道路。

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