在工業環境中透過預測性維護實現價值

工業環境比以往任何時候都更加智慧。工業物聯網（IIoT）裝置，機器自動化以及雲和邊緣計算技術的飛速發展，正在幫助工業運營商監視和響應可能表示裝置故障或損壞的資料。透過在裝置問題發生之前就識別出問題，工業運營商可以將計劃外系統停機的風險和財務影響降至最低。根據德勤（Deloitte）的最新  估計，工業維護的數字化轉型可將裝置正常執行時間延長多達20％ ， 更多資訊盡在振工鏈 。  

工業運營商長期進行例行檢查，以期預期潛在的裝置問題。趨勢線分析和基於狀態的維護已成功用於跟蹤裝置執行狀況多年。IIoT裝置，邊緣計算和基於雲的機器學習的強大組合。結合這些技術，可以進行實時分析和更長期的洞察力，以預測何時可能發生故障，或者一臺機器或其一部分在故障發生之前可以執行多長時間。

這些技術共同創造了對關鍵裝置進行預測性維護的能力，提高了效率，併為工廠操作員提供了對裝置狀態的全新認識。在工業環境中部署預測性維護系統時，出現了以下最佳實踐。

明確定義成功

在某些情況下，計劃外停機會產生特別大的影響。這些環境通常在物理上很廣闊，或者包括少量關鍵裝置，例如加油站或醫院。在這些環境中，裝置故障可能會造成災難性的後果。遠端或難以訪問的環境也是如此，當裝置出現故障時，恢復功能可能需要幾天的時間。

許多組織會急於投資於預測性維護，而沒有明確定義其組織的獨特目標。注意預測性維護策略的ROI是必不可少的–探索預測性維護投資的組織應為專案成功建立清晰的KPI。例如，一家大型天然氣管道公司實施了全面升級並採用了預測性維護方法，在5年內為其壓縮站節省了近1000萬美元的維護成本。在此必須注意的重要一點是，只有在瞭解“之前”情況，實施預測性維護和衡量“之後”結果的目標之後，才能量化節省量。

培養您的預測性維護勞動力

預測性維護系統的最大成本不是裝置，而是人才。許多現有的工業環境將缺乏具有強大IIoT或邊緣計算技能的人員。因此，對員工培訓進行投資至關重要。同樣，透過預測性分析部署指定清晰的員工所有權可以確保專案成功。

對來自各個學科的員工進行預測性維護培訓也可以帶來長期收益。跨職能方法可幫助企業為員工離職或離職時喪失關鍵的預測維護技能做好準備。更重要的是，對初級員工進行預測性維護培訓可以是對現有系統的長期文化或部落知識的投資。

預測性維護不是萬靈丹。它應該始終加強而不是代替常規檢查，以使組織免受停機時間增加的風險。同樣，企業仍應維護每臺機器的裝置效能記錄，以為將來的決策提供依據並瞭解不同裝置的獨特特性。

選擇長效產品

投資於預測性維護的企業應該始終選擇動態，功能豐富的產品，而不是價格更實惠的產品。為什麼？隨著當今創新步伐的飛速發展，應該根據未來的投資回報率而非當前成本來評估投資。許多工業企業也難以預期其未來的技術需求。

因此，運營商應選擇完全符合現代標準的系統，以最大化每個裝置的使用壽命並消除重複投資的風險。 透過選擇當前最好的系統來進行節省工業企業資源輸出，這樣的行為定能受到更多企業的追捧。

選擇裝置以反映業務需求

不同的業務面臨獨特的挑戰。製造商應選擇能夠反映其各種優先順序的分析和維護裝置。例如，一些製造商應瞄準購買配備了振動分析和嵌入式感測器技術的裝置，這是裝置效能的兩個有力指標。例如，液體處理器等其他企業將在其裝置中需要溫度，壓力和粘度感測器。

投資於機器學習

開拓性的機器學習可以擴大預測性維護的價值。機器學習系統在分析大型資料集時非常有用，它使精明的工業操作員可以更快地識別出可能表明裝置問題的資料異常。這樣可以進一步減少停機事件的風險和嚴重性。

在許多工業環境中，預測性維護投資可以使操作員擁有更高的洞察力。當個別企業面臨獨特的需求時，這些最佳實踐可以幫助最大程度地提高任何預測性維護計劃的ROI ， 更多資訊盡在振工鏈 。