物联网和预测性维护：消费者和企业的好消息

得益于物联网技术的最新创新，企业和最终用户能够在设备维护方面采取更积极的措施。例如，通过为生产机械配备连网传感器，制造商能够实时跟踪性能，预测潜在故障，并制定更具适应性的维护计划。现代汽车也具有同样的好处——增强的连接性使消费者可以更清楚地了解其汽车的性能和状况。当检测到机械问题时，先进的物联网系统可以发出自动维护警报，以通知车主需要维修。这些功能将预防性任务转化为预测性流程，该流程利用历史数据和趋势来告知更好的维护决策。但是，预测性维护到底是什么?它对企业和消费者有什么好处?

定义预测性维护

正如工业和系统工程师协会所指出的那样，预测性维护通过使用监测和诊断技术来帮助消除不必要的维护活动。在工业应用方面，大多数制造商已使用物联网传感器来跟踪环境因素，从环境温度到振动等等。将所有这些数据输入到智能资产管理平台中，并使用人工智能和机器学习工具进行分析后，管理人员可以更准确地预测设备何时会遇到特定的维护问题。此流程可通过帮助延长正常运行时间、控制维修成本、提高资产寿命并维持较高的人身安全标准来使企业受益。更具体地说，普华永道2018年的一项研究发现，预测性维护可以帮助制造商：

• 将设备成本降低12%
• 将正常运行时间增加9%
• 将安全、健康和质量风险降低14%
• 将机器的寿命延长20%

当然，要充分利用预测性维护，就需要正确的数据架构、分析工具和IT专业人员，以帮助理解所收集的所有原始信息。工厂经理必须能够分析结构化和非结构化数据，这可能需要一些前期投资。这是因为大多数遗留系统和商业智能平台都不是为处理海量物联网数据或适应数据分析的最新进展而设计的。像大多数与IT相关的计划一样，预测性维护需要近乎持续的优化和流程改造，以确保优质的可能结果。

（编辑：沧州站长网）

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