实施预测性维护时面临的挑战

实施预测性维护并非易事。为了专业地执行它，组织需要克服几个预测性维护挑战。这些挑战是什么？预测性维护的优势是什么，或者它将如何为您的组织带来好处？什么是预测性维护？您将在此博客中找到所有这些问题的答案。那么，让我们开始吧！

什么是预测性维护？

预测性维护的主要目标之一是消除所有潜在问题，从而减少未来资产故障的机会。在预测性维护中，在不让资产失效的情况下，尽量减少维护频率，从而降低维护成本。

预测性维护利用资产维护数据和历史来提前检测何时可能发生资产故障，并在发生故障之前提供维护。此外，定期检查实时信息和资产状况。

简而言之，预测性维护是一种主动维护，可确保资产不会发生故障并在资产发生故障之前按时提供维护。从而减少资产维护费用，增加资产正常运行时间和性能。它使资产更加可靠并减少了停机时间。

许多组织都在投资预测性维护，因为他们知道这对他们的业务有多大好处。据 Techsci Research 称，“2020 年全球预测性维护市场价值 42.70 亿美元，预计到 2026 年将增长约 224.29 亿美元”。

实施预测性维护的主要挑战是什么？

下面讨论实施时的主要预测性维护挑战：

1。预测性维护执行

当您从旧技术转向现代技术时，这可能是一个复杂的过程，也需要大量投资。此外，从一种技术转移到另一种技术可能是一个耗时的过程，因此也是一个巨大的挑战。

作为从数据库收集数据并包括警报和通知、资产的 KPI（关键绩效指标）和确定异常的算法等功能。因此，这是预测性维护的最大挑战之一。

2。高技能团队

为了有效地实施预测性维护，维护团队应该是熟练的、训练有素的、知识渊博的。然而，为员工提供培训和技能收集是一个耗时的过程。此外，他们应该知道软件是如何工作的。因此，一切井井有条可能是一个漫长的过程。

3。安全

数据管理始终是组织面临的巨大挑战。就预防性维护而言，确保资产数据和信息不太可能被外部聚会访问是基本的。

管理层还需要确保外部实体不会过多地控制预测性维护软件。最重要的是，数据完全不会泄露，因为它会影响业务。

预测性维护有什么好处？

预测性维护的好处如下：

1。避免过度维护

有时，组织提供的维护超出了要求。当您过度维护时，资产性能不会达到其最大容量。此外，资产维护费用不必要地增加。但是通过持续的资产监控，您可以轻松避免此问题。

2。最大限度地减少突然的资产崩溃

按时提供维护可减少突然的资产故障机会。突然的资产故障可能对企业造成危险，因为它会影响生产工作。

当生产延迟时，其他业务也会受到影响，您的客户也会感到失望。因此，避免突然失败尤为重要，尤其是当有其他业务依赖于您时。

但是通过预测性维护，您可以轻松防止突发故障并提高资产性能，从而提高您的生产工作。

3。延长资产寿命

许多组织没有按时提供维护，因此其生产力和寿命都会降低。资产寿命缩短的主要原因是资产没有及时得到维护。

通过预测性维护，您可以确保资产按时得到维护，并最大限度地延长资产寿命。当资产寿命最大化时，投资回报也会得到优化。

4。设置资产优先级

设置资产优先级是维护的一个非常重要的部分。如果维护团队不知道哪个资产具有高优先级，那么他们将按照先到先得的原则进行工作。这对企业来说可能是危险的，因为高优先级资产无法按时得到维护，生产工作将被延迟。

预测性维护消除了这个问题。并使您能够设置每个资产的优先级。因此，维护团队知道哪些资产具有高优先级以及他们需要紧急处理哪些资产。

5。持续资产监控

使用这种维护类型，您可以定期检查资产健康状况并在发现任何问题时安排维护。通过持续的资产监控，您可以确保不会发生资产故障或在此之前进行维护。

结论

因此，这些是预测性维护实施的主要挑战以及成功实施后您将获得的好处。预测性维护是维护管理软件的重要组成部分。

它以多种方式帮助组织，特别是在维护管理方面。如果您想利用预测性维护，那么投资资产管理软件很重要。

常见问题解答 (FAQ)

Q.1 - 哪些行业可以使用预测性维护？

预测性维护可用于所有资产密集型行业。一些主要的例子是医院、制造业、汽车、医疗保健、石油和天然气等。

Q.2 - 为什么组织必须投资资产管理软件？

资产管理软件为组织提供了多种好处。它可以帮助组织跟踪每项资产。当资产得到保护时，它消除了资产被盗和错放的机会。资产管理还有助于有效地管理资产寿命。它还专注于资产维护。此外，它还有助于资产审计和资产合规性。总体而言，该软件有助于提高组织和员工的效率。最重要的是，该软件具有主动维护功能。

Q.3 - 有哪些不同类型的维护？

市场上有几种类型的维护，但它们可以分为两类。主动维护和被动维护！主动维护可确保资产在发生资产故障之前得到维护。而在被动维护中，资产在发生故障后得到维护。您可以利用这两种技术进行资产维护，但是当资产优先级较高时，就会强调主动维护。