通过预测性方法避免过度维护降低成本
选择预测性维护制度时，减少停机可能是您愿望清单首位，但还有其他丰厚回报。别忽视消除过度维护的潜在收益。
过度维护内嵌于每个依赖固定预定间隔执行工作的计划维护程序中。因为从 OEM 到维护经理，大家都在维护间隔里加安全边际“以防万一”。
谨慎的高昂代价
以终身润滑轴承更换指南为例。推荐更换间隔 16,000 至 40,000 运行小时不等。每次更换耗时 30 分钟至 2 小时。按 16,000 小时间隔更换的人工工时是 40,000 小时的 2.5 倍。典型工业现场有数千轴承，这是巨大额外成本。
预测性维护通过让团队在防故障的最后关头而非固定间隔执行维护，几乎消除这种维护超支。同时大幅减少停机，承诺显著生产力增益。
然而，预测性维护仅在有效状态监测支持下可能，后者能可靠预测每个组件何时故障。状态监测反过来依赖从机器采集实时数据，构建设备演进状况图景。
改变游戏规则的技术
得益于工业 4.0 相关技术和方法到来，状态监测近年首次在许多行业成为负担得起、实用的主张。例如，无线通信让低成本传感器网络安装更便宜、破坏性更小，将必要机器数据输入状态监测系统。同时，云基础软件提供前所未有的可扩展性，让工艺操作员或 OEM 实时监控装置。
更棒的是，新一代 AI 和机器学习方案使状态监测系统自动化数据分析，无需专家分析师逐帧过目数据即可提供可行动洞察。何必付顾问费预测机器故障，现在可自动、云端、无人工干预完成？
更有效地定向维护
Senseye PdM 处于利用先进机器学习进行状态监测的前沿。其独特专有算法将数据转化为制造资产剩余使用寿命（RUL）的准确预测 —— 即预后分析技术。
Senseye PdM 连接现有数据源，正常机器运行照常继续。14 天内在后台分析正常机器行为及历史数据（如有）。随后即可提供洞察，开始构建可扩展预测性维护计划。
实践中这意味着 Senseye PdM 能在任何时刻告诉您现场每个资产表现如何，通过自动采集分析机器数据。方案算法为个别资产生成更新，精准高亮维护团队短期应聚焦何处，也帮助优化未来维护计划。
典型实施可将停机减半、生产力提升 55%、维护准确度提高 85%。
最后这个数字与减少过度维护关联最紧密，这是预测性维护相比计划维护节省 8-12% 维护成本的关键收益之一1。典型工业公司持续预算 15-40% 用于维护2，这是巨大节省。
想了解 Senseye PdM 如何优化维护支出、提升生产力？查看白皮书《Eliminate Overspending On Maintenance》或立即预约 Senseye PdM 演示。
- 美国能源部
- Lofsten, 2000
设备保养维修