克服成功实施预测性维护的三大障碍
预测性维护听起来很美好——在资产出现明显故障迹象、导致非计划停机（收入损失）之前进行维护，且成本低于预防性维护计划，从而提升盈利能力和产出。其优势显而易见。但为何真正拥有活跃预测性维护计划的企业却寥寥无几？
技术障碍
制造企业擅长物料流转与装配，但传统上并非状态监测或数据分析专家，我们也不认为它们必须成为专家。直到最近，成功实施预测性维护要么需要雄厚资金聘请外部顾问，要么需要一支经验丰富的内部状态监测专家团队。
还有一种普遍看法认为，利用预测性维护需要在“物联网/工业4.0”上投入巨资。虽然我们认为预测性维护是工业4.0最有趣的应用场景，但您会发现大多数自动化设备（如通过PLC的工业机器人）已收集高质量数据。问题鲜在于技术，而在于数据获取；数据需要被导出并存储在中间层中。
如何跨越技术障碍
财务论证难题
维护模式的范式转变起初难以论证，源于对未知的恐惧和“现状尚可”的错误认知。采用预测性维护需要初始投入，但短期视角不可取——成功案例持续证明预测性维护可节省20%以上的运维成本。长远来看，成功的计划将降低总拥有成本（TCO），并大幅减少30%-50%的停机时间。
传统状态监测硬件的外部顾问和“推销者”往往倾向于夸大项目范围，这可能导致成本无法收回、陷入低效。任何维护人员都会说“选对工具至关重要”，选择合适的预测性维护软件和方法同样关键。
如何解决财务论证难题
文化契合挑战
维护常被视为“救火”活动，维护人员在极少预警的情况下竭力应对灾难。对任何变革可能引发新问题的合理担忧，使得循序渐进地引入预测性维护、并清晰持续地向所有人（维护人员、管理者、高管）展示收益显得至关重要。
我们有时会遇到担忧：预测性维护会威胁维护人员的工作保障——我们持相反观点，因为有证据表明，拥有合适预测性维护工具的维护人员能力倍增，能更显著地减少非计划停机。
如何应对文化契合挑战
掌控停机——Senseye
利用Senseye——我们的自动化状态监测与预测软件，降低资产全生命周期成本，提升产出，节省成本，改善盈利能力，轻松实现预测性维护。
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