预防性与预测性维护：制造商为何必须转向预测性维护
交流中我们发现“预防性”与“预测性”常在概念上重叠，但二者在实施手段与实际效果上差异巨大，必须先明确定义，再探讨优劣与为何预测性维护是制造商唯一未来。
预防性维护高度依赖制造商规定的平均故障间隔时间（MTBF），即机器及部件平均故障间隔。维护活动在运行小时数未超MTBF前执行。
预测性维护依赖机器及部件的实时诊断（当前状态）与预测（未来状态）信息（如轴承/齿轮箱振动监测、电机电流监测、流体温度监测等）。基于部件实际状态及预期剩余使用寿命（RUL）实施维护，可精准预测故障并规避。
现实非理想
现实从不符合“理想”，妥协在所难免。
预防性维护不考虑机器实际使用情况，无法指示潜在故障点。实际损坏的往往非制造商原始测试发现的项目，且设备老化行为显著改变。制造商提供的MTBF数值通常非常保守，因过度维护成本通常低于故障及停机损失。
计划维护打断运营（停机），非计划故障带来额外停机——有时甚至就在计划维护前。现实中，此方案随设备老化愈发昂贵低效。
预测性维护现实应用中常保留少量计划维护以增强保障，但频次更低、干扰更小。基于预测信息的定期状态维护可规避非计划停机。有时状态指标会在计划维护前出现，机会性维护可并入计划事件，进一步提效。
优劣对比
由可靠诊断与预测驱动的预测性维护，在优化生产力、最小化停机方面完胜。采纳者的唯一顾虑是其完全依赖实况数据，需大量数据采集，前期投入看似巨大，但随工业4.0与IIoT推进、传感器成本下降，情况正在改变。新设备甚至内置传感器与数据采集以辅助预测性维护。
相较预防性维护，最大改进在于按实际使用与状态维护，而非单凭MTBF。不仅减少深度维护事件，更减少非计划停机——提前获知部件状况，有机会在故障演变为停机生产力问题前实施纠正性维护。
为何预测性维护是未来
您喜欢浪费时间金钱吗？没人喜欢。竞争对手也不例外。工业4.0的巨大飞跃不在于新材料、新机器或新工艺，而在于优化现有资产，榨取投资每一滴生产力。
Senseye等产品赋能预测性维护，助您以更少支出规避停机、保障产出。这令人振奋！
想看易用的诊断、预测与状态监测产品Senseye实战演示，了解如何减少停机？立即申请现场演示：
设备保养维修