在開發和制造產品時，維護是一個非常重要的問題-這是有充分理由的。
對于機器操作員和工廠經理來說，預防性維護和資產修復會消耗不必要的資源和成本，并嚴重阻礙高效運營。僅僅一個小時的停機時間就會使大型企業的生產力損失超過100,000美元，并嚴重影響客戶滿意度。
實際上，1/3維護活動進行得過于頻繁。根據IBM的說法，將近一半的維護活動無效。
制造商和資產管理公司正在尋找更好的維護方法，答案在于將物聯網(IOT)與預測分析相結合，以提供預測性維護解決方案。
有鑒于此，物聯網(IoT)預測性維護應用程序市場正在迅速增長，預計將達到109億2022年美元。
為什么預測性維護會改變游戲規則？
想象一下，如果您在任何故障發生之前收到來自移動應用程序的警報，而不是必須根據過去的觀察來估計零件何時會過時，預測分析和傳感器觸發的警報將告訴您何時更換零件，從而減少計劃外的停機時間并保持設備的最佳運行時間。
預測性維護還可以消除維修成本，這對于制造商和最終用戶來說都是一個很大的未知數。當設備中的電子組件出現故障時，可能需要5分鐘或5個小時才能識別出問題。同樣，更換損壞或磨損的零件也是如此。
由于運營時間的損失和二次財務損失，重大故障的成本很高。例如，如果商用或家用冰箱出現故障，則冰箱中的內容物可能會損壞。機器越大或越復雜，維護對生產和運行成本的影響就越大。即使系統中的一個小缺陷，如果沒有及早發現，也可能導致意外且代價高昂的停機時間。
借助物聯網驅動的預測分析，您可以準確預測資產何時需要維護。
它是如何工作的？
在物聯網設計階段，制造商對其生產流程和資產進行建模，以創建物聯網模型-連接的系統藍圖，用于數據收集和傳輸傳感器，應用程序，云，網關和其他系統組件。他們可以配置一組“規則”，以識別維護問題，并在需要維修或更換零件時發出警報。
系統部署后，應用于物聯網系統數據的機器學習算法將分析相關歷史事件，并與物聯網模型進行比較，物聯網模型是對“應該是什么”的參考，以便預測事件失敗。預測分析儀表板還匯總了運行數據，以使用戶能夠及時了解系統的運行情況。(物聯網家庭消音)
每個資產或“事物”都會生成數據，并將其狀態傳輸回云或外部系統。這創建了一個可以追溯到制造過程的閉環洞察力。
這些見解是預測性維護的核心-它們不僅僅是減少停機時間。
物聯網預測性維護的好處？
分析資產和流程數據不僅可以最大程度地減少停機時間，還可以影響您公司的收入:
1.延長資產壽命:物聯網預測分析使制造商能夠在機器或工廠停止運行之前進行根本原因 分析并發現問題。
2.貨幣化預測性維護:當設備制造商可以證明自己增加了正常運行時間并降低了維護成本時，可以為客戶提供一定程度的可預測性，從而提高了購買價格并將其作為戰略競爭優勢?；跀祿治鱿蚩蛻魻I銷數字服務機會也可以為公司帶來經常性收入和突破性增長。
3.減少停機時間并提高生產率:通過在問題導致整個系統發生故障之前識別出意外停機時間來減少意外停機時間。減少計劃的人工檢查也可以提高生產效率和產量。
4，提高客戶滿意度:在需要更換零件時自動提醒客戶，并在特定時間推薦維修服務，這將使您的產品與市場上的其他產品區分開，使客戶滿意。
5，減少人為錯誤的機會:機械設備的維護需要深入了解其機械，工程和操作。加上一個完整的系統，包括與云，應用程序，軟件和固件的連接，您需要維護一系列內容。在物聯網系統成為主要問題之前，預測性維護會識別“故障線路”，并降低人為錯誤的可能性。
預測性維護永遠不能完全取代人工監督，并且總是需要一定程度的人工干預。然而，停機時間的減少，以及隨后運營成本的降低以及產品健壯性和客戶滿意度的提高，是制造商轉向物聯網的主要原因。
