制造业维护优化：善用数字数据实现巅峰绩效

数字宇宙每两年翻倍，预计从2013年4.4万亿GB增至2020年44万亿GB。企业掌管这数字宇宙约85%数据，据EMC数字宇宙报告。

制造工厂是数据生产贡献者之一，采集工艺数据监控机械状态。自动化零部件供应商EU Automation美国经理Claudia Jarret表示，厂工程师可充分利用这些数据，确保维护计划惠及工厂。

制造商面临持续客户需求压力与柔性要求，深知停机威胁。Jarret解释，停机由多因素引发含机器故障，据Aberdeen Research分析，每小时停机成本高达26万美元。

因此，预防性维护——故障前维护——至关重要，而非故障后修复的反应性维护。

但对食品饮料、汽车零部件等大批量低利润行业，预防性维护常因感知前期成本高而被误判为遥不可及。

等待系统因电机过热或传热系统泄漏而故障的日子一去不返，Jarret说。厂长现规划定期巡检、升级、排查避免故障。这些简单步骤是预防性维护一途径。

但随着工业4.0技术如状态监测普及，有更智能、更精准、更省时的方法。

许多工厂现用预测性维护——预防性维护的复杂形式——评估设备运行状况、精准预测故障。这不仅降低停机故障风险，还能让必要替换件按时订货备库以应故障。

此外，监测设备健康允许渐进微调，避免原需大修才能改进。调整可提升流程效率，最终通过消除低效要素、维护或更换磨损件延长设备寿命来降成本。

实施任何预防性维护计划第一步：尽可能收集最大量数据，Jarret建议。含准确估算停机对工厂真实成本。汇总智能传感器数据、销售数字、改造系统数据，纳入销售损失、产品浪费、应急维修成本，得出有用基准线。

维护工程师结合工厂经验，制定理想计划，含其认定需高维护等级区域，如老旧设备或固有易故障机械（电机、涡轮、其他运动部件）。

此计划结合预算，产出现实维护计划，含可采用预防性维护等级。对部分制造商，意味定期设备检查——如某区月检、易失稳机械日检。

若目标是真正预测性维护，传感器采集温度、压力、振动等数据将持续集成、存储、分析。制造商下一问题：如何最大化这些宝贵但海量数据集潜力？

数据采集后，下一步是开展分析。热门选项：云分析服务。原始数据传云端存储分析趋势预测事件含故障。多服务含警报系统，通过Web门户、App、邮件、短信向相关人员发送故障预警。

其他制造商或因网络安全、云端数据长期稳定性、采集分析延迟顾虑，选择本地分析原始数据。虽资源消耗显著大，但给厂长数据完全控制权。

无论实施哪系统，预测性维护除减少停机、提升流程效率，还可管理淘汰。

意味按维护计划在正确时间订货备件。传统上制造商须备存可能需替换零件，占用宝贵车间空间本可用于运营。备件也笨重，若存车间地面生绊倒或火灾隐患。

相反，制造商可仅在必要时订购替换件，最大化可用空间资源。EU Automation等供应商能全球24小时发货淘汰件，现无需现场备件或忍受长时间等待到货停机。

采用预测性维护时，采集数据还可用于其他目的：提升流程效率、确保替换件充足提前订购。妥善收集分析数据以最大化潜能——随数据量年增，这只会愈发重要。

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