选择机器预后工具的 10 个关键步骤

您已决定需要工具帮助理解机器性能、更好预判故障时间。最终目标是减少非计划停机、提升关键 KPI —— OEE、OTIF 等。此类工具应关注哪些关键特性？

1 - 聚焦

制造分析市场日益拥挤。似乎每个分析产品都有预测性维护方案。您需清楚他们到底提供什么。大多数仅提供创建方案的初始环境，预期您付费顾问或内部开发人员定制以创建您的专属方案。

这非廉价任务（有显著经常性成本）但可能给您完全契合自有流程和工作方式的产品。这是个需审慎考量的权衡。

2 - 范围

预测性维护领域广泛，方案类型不同。一些产品识别机器使用或备件订单趋势帮助预判未来需求。其他寻找外部影响因素（如湿度）关联通用机器故障提供外部因素洞察。少数预测个别机器故障。您可能想要组合或仅一种。取决于您特定情况和对您合理的成本效益回报。

3 - 故障时间

您需非常清楚需要什么机器预测、产品能提供什么。诊断和分析产品通常只告诉您阈值（如温度或振动水平）何时被超越。一旦发生，故障时间极短甚至迫在眉睫。如此短预警时间可能不足，考虑到您可用维护时段和备件交货周期。

机器及组件以复杂非线性方式故障，难以预测。极少数机器健康监测工具能真正在此语境下预测 —— 如能，顶多几天。因此承诺投资前务必获得长期预测证据。

4 - 虚假承诺

注意：预后分析不等同于预测性维护、预测分析或机器学习，两者易混淆。本质上状态监测评估当前状态，预后分析确定机器还能为您工作多久。我们在此进一步解释。

确保评估工具不只是状态监测工具，所以它不只告诉您机器何时坏了，而是何时将坏，以便您正确规划实施预测性维护。

5 - 成本

一些预后工具依赖高度定制方法和大量历史数据。开发耗时耗资，可能仅适合极高价值资产。而且每机型独特，别指望跨制造设施通用。若需更广泛方案，务必询问扩展工具范围。

6 - 领域经验

操作传统预后工具或新型自助分析产品需要大量领域经验和对制造业更广泛背景的理解。虽大多数诊断和预后公司能提供此信心，但注意许多分析方案来自 IT 公司和“IT 人”。这有用最新技术包装成吸引人“消费级”方式的好处，但可能缺乏一些更深领域原则。

首要考量是做研究、获取功效证据。您需穿透营销炒作真正理解真实能力。如可能，要求免费试用期评估产品。

7 - 投资保护

一些方案仅兼容特定硬件，若您已有状态监测可能无法正常工作。更换硬件是应避免的昂贵不必要开支。您选择的预后工具应能与您已用的任何硬件和工厂历史库对接。

8 - 兼容性

一些应用开发商卖整套“方案栈”，意味着您锁定其技术，若发现更适合业务增长的方案无法切换。您采用的方案与非预后工具开发商开发的软件系统兼容很重要，因此使用 RESTful Web 服务等标准易用技术。

您也想确保开发商与其他工业自动化软件提供商有良好合作关系，确保您不必承担耗时的中间人角色。

9 - 易用性

最先进应用若受益者无法获取隐藏力量则无用。您看中的应用能否在访问后几秒内提供所需信息，还是您要导航复杂功能、手工解读它给出的状态监测或预后信息？

10 - 是否云基础

除意味着使用应用无需安装、兼容手机平板和标准桌面 PC，云计算还提供应用同时从数千机器学习的能力，使该平台所有用户受益。

许多状态监测安装需手工安装配置，意味着您离开办公室就别指望用它们盯着事情。

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