预测性维护的三大障碍
预测性维护听起来很棒——在资产出现故障迹象并导致计划外停机（收入损失）之前对其进行维护，同时比预防性维护计划花费更少的钱——提高盈利能力和吞吐量。好处非常明显。那么为什么相对较少的公司拥有积极的预测性维护计划呢？
技术
制造公司针对材料的流动和组装进行了优化——他们传统上不是状态监测或数据分析方面的专家，我们认为他们不应该这样做。直到最近，成功的预测性维护还需要外部顾问的雄厚财力或经验丰富的内部状态监测专家团队。
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人们还普遍认为，利用预测性维护需要对“物联网”/工业 4.0 进行大量投资。虽然我们认为预测是工业 4.0 最有趣的用途，但您会发现大多数自动化设备（例如通过 PLC 的工业机器人）已经收集了高质量的数据。问题很少是技术，而是可访问性；需要将数据取出并存储在中间件层中。
如何克服这个障碍
财务理由
考虑到对未知事物的恐惧以及“我们所拥有的东西有效”的信念（通常是错误的），维护方法的范式转变最初可能难以证明是合理的。采用预测性维护确实需要初始支出，但必须不鼓励从短期来看 - 成功的预测性维护不断被证明可以节省 20% 以上的运营和维护成本。从长远来看，成功的计划将导致总体拥有成本 (TCO) 的降低以及停机时间的显着减少（在 30-50% 之间）。
传统状态监测硬件的外部顾问和“推动者”将热衷于尽可能扩大任何预测性维护项目的范围，但这可能会导致无法收回成本并恢复低效率。任何维护人员都会说，为工作带来正确的工具至关重要，选择正确的预测性维护软件和方法也不例外。
如何克服这个障碍
文化契合
维护通常被视为一项救火活动，维护人员在几乎没有警告即将发生灾难的情况下尽其所能。有理由担心，改变任何东西都可能导致进一步的问题，这就是为什么缓慢引入任何预测性维护计划绝对是关键，并且每个人（维护人员、经理、CXO）的好处都可以清晰一致地展示出来。
我们有时会担心预测性维护可能会威胁到维护人员的工作安全——我们持相反的观点，因为我们已经看到证据表明，使用正确的预测性维护工具的维护人员的能力成倍增加，并且可以更显着地减少计划外停机时间。
如何克服这个障碍
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