預測性維護：在潛在危險發生之前解決它們

• 作者：
• 作者姓名

  量子運行遠見
• 2022 年 8 月 24 日

洞察總結

使用人工智慧 (AI) 和物聯網 (IoT) 技術的預測維護 (PM) 正在改變產業維護和操作設備的方式，減少停機時間並提高效率。這項策略不僅為製造商節省了成本並提高了產品可靠性，而且還提高了安全性和對勞動法的遵守。此外，預測性維護正在透過更明智的資源利用和減少浪費來塑造未來的勞動力市場需求、監管政策和環境永續性。

預測性維護環境

維護和可靠性專業人員長期以來一直在努力平衡最大化資產可用性和最小化停機時間。幸運的是，2010 年代後期 PM 策略取得了進步，為保持機器高效運行提供了新的選擇。

PM 的核心是一個使用人工智慧和機器學習 (ML) 演算法來創建設備行為模型的系統。然後，這些模型可以預測特定組件何時可能發生故障，從而實現主動維護和維修。物聯網技術對於有效地進行預測性維護也至關重要。透過不斷監控單一機器和組件的性能，感測器可以提供即時數據，用於提高維護預測的準確性。此功能至關重要，因為據諮詢公司德勤 (Deloitte) 稱，如果沒有適當的維護策略，工廠/工廠的產出率可能會降低多達 20%。

PM 利用各種來源的數據（如下所述）來預測故障，使工業 4.0 製造商能夠實時監控其運營。 這種能力使工廠成為“智能工廠”，自主主動地做出決策。 PM 管理的主要因素是設備的熵（隨時間的劣化狀態），考慮到型號、製造年份和平均可用性週期。 有效管理設備劣化也是公司必須擁有可靠且更新的數據集的原因，這些數據集可以正確告知 PM 算法設備的來源和品牌的已知歷史問題。

破壞性影響

預測維護系統整合感測器、企業資源規劃系統、電腦化維護管理系統和生產數據來預測潛在的設備故障。這種遠見可以在問題升級為昂貴的維修或停機之前解決問題，從而最大限度地減少對工作場所的干擾。對於工業製造商來說，這種方法可以透過減少非計劃性停機時間來節省大量資金。除了節省成本之外，預測性維護還提高了營運效率，使管理人員能夠策略性地安排維護任務，以盡量減少對生產計劃的影響。 

對於設備製造商來說，分析其產品的性能並識別導致設備故障的因素可以避免代價高昂的產品召回和服務問題。這種積極主動的態度不僅可以節省大量退款，還可以保護公司的品牌免受與缺陷產品相關的損害。此外，製造商還可以深入了解各種條件下的產品性能，從而改善設計。

預測性維護也是提高工人安全和法規遵循的關鍵驅動力。維護良好的設備不太可能發生故障，從而降低工作場所事故的風險並確保為員工提供更安全的環境。 PM 的這一方面與遵守勞動法和安全法規一致，這是所有行業企業的重要考慮因素。此外，從 PM 獲得的見解可以為更好的設計和製造實踐提供信息，從而帶來本質上更安全、更可靠的設備。 

預測性維護的影響

預測性維護的更廣泛影響可能包括： 

• 工廠組成專門的維護策略團隊，利用預測性維護工具來提高效率並降低設備故障率。
• 維護流程的自動化，包括工具測試、效能追蹤和故障的立即檢測，從而簡化操作。
• 公共交通和電力提供者將預測性維護整合到其係統中，確保為社區提供一致且可靠的服務。
• 設備製造商將預測性維護技術納入產品測試階段，使更高品質、更可靠的產品進入市場。
• 數據分析使設備供應商能夠監控其整個產品系列的效能，從而改善產品設計和客戶滿意度。
• 配備 PM 技術的自動駕駛汽車可以提醒車主潛在問題，減少道路事故並提高乘客安全。
• 數據分析和維護策略的就業機會增加，反映出勞動市場需求轉向更專業的技術技能。
• 政府實施政策來規範 PM 中的資料使用，確保隱私和安全。
• PM 帶來的可靠性和安全性改進提高了消費者對產品和服務的信心。
• 環境效益源自於有效的資源利用和減少廢棄物，因為粉末冶金可以延長設備的使用壽命並減少更換頻率。

需要考慮的問題

• 您是否在家中或工作場所使用過任何 PM 技術？ 
• PM 還能如何創造一個更安全的社會？