选择机器预测工具的 10 个关键步骤

因此，您已经决定需要一种工具来帮助您了解机器的性能并更好地了解它们何时可能出现故障。您的最终目标是减少计划外停机并提高所有重要的 KPI——OEE、OTIF 等。那么在这些工具中需要注意哪些关键功能？

1 - 焦点

整个制造分析市场正变得非常拥挤。似乎每个分析产品都有预测性维护的解决方案。你需要清楚他们到底提供了什么。大多数只为您提供创建解决方案的初始环境，因此期望支付顾问或内部开发人员的费用来定制它以创建您的自定义解决方案。

这不是一项廉价的任务（需要大量的经常性成本），但很可能会为您提供与您自己的流程和工作方式完全一致的产品。这是一个需要仔细考虑的权衡。

2 - 范围

预测性维护是一个具有不同解决方案类型的广泛领域。一些产品可以识别机器使用或备件订单的趋势，并帮助您预测未来的需求。其他人将寻找外部影响因素（例如湿度水平）来与一般机器故障相关联，从而为您提供有关外部因素的见解。少数人会预测个别机器的故障。您可能想要这些的组合或仅一个。这取决于您的具体情况和对您有意义的成本效益回报。

3 - 失败的时间

您需要非常清楚您需要什么机器预测以及产品可以提供什么。诊断和分析产品通常只会在超过阈值（例如温度或振动水平）时告诉您。当然，一旦发生这种情况，即使不是迫在眉睫，失败的时间也很短。考虑到您可用的维护时段和备件交货时间，如此短的警告时间可能是不够的。

机器及其组件以难以预测的复杂和非线性方式发生故障。在这种情况下，很少有机器健康监测工具能够真正预测——如果可以的话，最多也就是几天。因此，请务必在进行投资之前获得长期预测的证据。

4 - 虚假承诺

请注意，预测并不是预测性维护、预测性分析或机器学习的同义词，很容易将两者混淆。本质上，状态监测评估当前状态，预测确定机器能够继续为您工作多长时间。我们在这里进一步解释了这一点。

确保您正在评估的工具不仅仅是一个状态监控工具，因此它不仅会告诉您机器何时损坏，而且何时 会坏的 ，以便您可以正确计划和实施预测性维护。

5 - 成本

一些预测工具依赖于高度定制的方法和广泛的历史数据。这些需要时间和成本来开发，并且可能只适用于非常高价值的资产。此外，每种机器类型都是独一无二的，因此不要指望它可以在您的制造设施中使用。如果您需要更广泛的解决方案，请务必咨询有关扩大工具范围的信息。

6 - 领域经验

操作传统的预测工具或新型自助分析产品需要大量的领域经验和对更广泛的制造环境的理解。虽然大多数诊断和预测公司都可以提供这种信心，但请注意，许多分析解决方案来自 IT 公司和“IT 人员”。这样做的好处是将最新技术以一种有吸引力且“类似消费者”的方式打包，但可能缺乏一些更深层次的领域原则。

最重要的考虑是进行研究并获得疗效证据。您需要深入了解所有营销炒作并真正了解真正的功能。如果可以的话，要求一个免费的试用期来评估产品。

7 - 投资

某些解决方案仅与特定硬件兼容，如果您已经进行了一些状态监控，则可能无法正常工作。改装硬件是需要避免的昂贵且不必要的费用。您选择的预测工具应该能够与您已经使用的任何硬件和工厂历史学家进行交互。

8 - 兼容性

一些应用程序开发人员出售整个“解决方案堆栈”，这意味着您被锁定在他们的技术中，并且如果您找到更适合您的业务增长的解决方案，则无法更改解决方案。您采用的解决方案必须与不的软件系统兼容，这一点很重要 由您正在评估的预测工具的开发人员开发，因此使用标准且易于使用的技术，如 RESTful Web 服务。

您还需要确保开发人员与其他工业自动化软件提供商保持良好的工作关系，以确保您不必承担耗时的中间人角色。

9 - 易于使用

如果那些打算从中受益的应用程序无法访问隐藏的力量，那么最先进的应用程序可能毫无用处。您正在查看的应用程序是否能够在访问它的几秒钟内为您提供您需要了解的信息，或者您是否必须导航复杂的功能并且必须对状态监控或预测信息进行任何手动解释是给你的吗？

10 - 它是基于云的吗

除了意味着如果您想使用该应用程序无需安装任何东西并且它应该与手机和平板电脑以及标准台式电脑兼容，云计算还为应用程序提供了同时从数千台机器学习的能力，让该平台的所有用户受益。

许多状态监测装置需要手动安装和配置，这意味着您可以在离开办公室时忘记使用它们来关注事物。

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