在制造業(yè)中使用預測性維護并不新鮮，但它正在不斷發(fā)展。跟上趨勢是最大化投資回報的很好的方式。

以下五件事可能會影響來年的預測性維護。

改進查明問題的工作

一些最早的預測性維護解決方案主要是提醒人們注意特定機器的問題。但是，他們沒有提供具體細節(jié)，例如哪個組件存在觸發(fā)通知的問題。

這開始改變了。例如，Amazon Lookout for Equipment 會顯示機器上的哪些特定傳感器表明存在問題。這使得維護專業(yè)人員可以更輕松地開始有效地解決問題。此外，亞馬遜的產(chǎn)品還會顯示已識別問題的估計影響。該信息可以鼓勵決策者在問題導致災難之前對其進行快速評估。

傳感器數(shù)據(jù)也可以實現(xiàn)更好的環(huán)境監(jiān)測。例如，一家公司在一個工廠中使用智能傳感器，人們在該工廠為生產(chǎn)線下的新車噴漆。如果出于制造目的而保持涼爽的房間內(nèi)的溫度開始上升，工廠領導可以在問題導致生產(chǎn)停止之前進行調(diào)查。

對遠程評估的興趣增加

預測性維護策略可幫助制造代表更快地識別問題，但它們并不能完全阻止問題。然而，新興技術使技術人員能夠在到達現(xiàn)場仔細查看之前更清楚地了解機器的情況。

大多數(shù)人可能都撥打過技術支持熱線，發(fā)現(xiàn)僅用語言很難描述問題。這就是為什么一些代理要求客戶在可能的情況下發(fā)送錯誤代碼的圖像和類似的隨附媒體。但是，拍攝和發(fā)送這些照片會浪費寶貴的時間。

這就是為什么一些技術人員使用智能眼鏡來捕捉機器行為的音頻和視頻證據(jù)并將其實時廣播給支持代理。然后接收方可以以各種形式提供幫助，包括向客戶發(fā)送相關文件或圖紙。這種方法在 Covid-19 大流行期間特別有利，但很可能在未來很長一段時間內(nèi)仍然需要它。

加強努力采取多維方法

預測性維護為制造商提供了許多引人注目的優(yōu)勢。例如，它增加了機器故障之間的時間，從而提高了生產(chǎn)力。當制造商開始使用預測性維護時，它主要集中在狀態(tài)監(jiān)控上。如果一個組件的值——無論是溫度、振動還是其他東西——超出設定的參數(shù)，它就會觸發(fā)警報。

然而，人們開始利用下一代預測性維護方法。他們通過使用機器學習和多維數(shù)據(jù)來評估零件狀況的眾多因素，從而為通知提供更多背景信息。這種異常檢測方法還評估即將發(fā)生的故障如何影響機器中的其他組件。

此外，應用這樣的預測性維護有助于確定零件是否真的出現(xiàn)故障并需要更換，或者可能由于機器利用率高于正常水平而顯示某些統(tǒng)計數(shù)據(jù)。一個相關的好處是，人們可以獲得洞察力，幫助他們確定部件比預期更早發(fā)生故障的原因，而不是僅僅知道它不再起作用。

重新認識忽視維護的連鎖反應

Covid-19 大流行徹底改變了勞動力，影響了特定時間輪班的人數(shù)、裝配線站的布局以及工人必須采取哪些措施來驗證他們是否健康。大流行還擾亂了維護計劃，經(jīng)常導致推遲日常維護，直到事情平靜下來。

然而，這個決定產(chǎn)生了他們可能沒有預料到的影響，包括工廠火災的增加。與 2020 年相比，2021 年上半年這些事件增加了150%。此外，2021 年有望成為有史以來報告的最多工廠火災。這些發(fā)人深省的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可能會鼓勵領頭羊看到延遲維護可能會導致代價高昂的災難。

Hirra Akhtar 是 Resilinc 的供應鏈風險咨詢總監(jiān)，該公司發(fā)布了一份包含這些調(diào)查結果的報告。研究表明，與 Covid-19 相關的人員短缺是激增的主要驅(qū)動因素。“為什么會因 Covid 而發(fā)生工廠火災或化學品泄漏?由于預防性維護較少，對高溫工地附近收集的碎片的關注較少，因此進行的安全審核也較少，”Akhtar 解釋說。

結合數(shù)字孿生和預測性維護策略

制造商使用數(shù)字孿生來簡化工廠運營變得越來越普遍。擁有高度詳細的工廠虛擬版本，可以更輕松地查看瓶頸發(fā)生的位置、規(guī)劃新設備安裝和測試新流程，然后再在現(xiàn)實世界中實施它們。然而，最近的一個趨勢是使用數(shù)字孿生來支持預測性維護。

在一個案例中，數(shù)字孿生通過預測工廠停運為一家天然氣公司節(jié)省了 360,000 美元。并非所有數(shù)字孿生預測維護配對都有如此令人印象深刻的結果。但是，當存在需要預測的維護問題以及公司擁有相關機器的高質(zhì)量操作數(shù)據(jù)時，他們更有可能獲得回報。

制造領頭羊還應該記住，他們可能會使用多種數(shù)字孿生模型進行預測性維護。例如，一些虛擬模型顯示單個組件，而其他虛擬模型顯示整個機器。

預測性維護正在發(fā)展

制造商早就知道預測性維護可以幫助他們享受更多的正常運行時間和更少的意外成本。然而，這五個趨勢表明預測性維護以及人們使用或考慮它的方式正在發(fā)生變化。掌握這些趨勢有助于增加獲得豐厚投資回報的機會。