因素一：加大力度查明問題所在

最早的一些預(yù)測性維護解決方案，主要是用來警醒人們特定機器所存在的問題。然而，這些解決方案并未提供具體細節(jié)，包括是哪個部件存在問題而觸發(fā)的提醒等。FwIesmc

不過，現(xiàn)在這些情況開始有了改變。比如亞馬遜的Lookout for Equipment，能夠顯示設(shè)備中的哪些傳感器存在異常。這有助于專業(yè)維修人員開展工作，從而更高效地解決問題。此外，亞馬遜的這款產(chǎn)品也能對發(fā)現(xiàn)的問題作影響預(yù)估，促使決策者在問題引發(fā)災(zāi)難前迅速進行評估。FwIesmc

傳感器數(shù)據(jù)也能實現(xiàn)更好的環(huán)境監(jiān)測。例如某家公司為一個工廠裝配了智能傳感器，該工廠的工人負責(zé)為剛下生產(chǎn)線的新車進行噴漆，若某個需要保持低溫的車間溫度突然上升，傳感器數(shù)據(jù)可幫助該工廠領(lǐng)導(dǎo)在升溫導(dǎo)致停產(chǎn)前進行排查。FwIesmc

因素二：更加關(guān)注遠程評估

雖然預(yù)測性維護策略能幫助制造業(yè)代表及早發(fā)現(xiàn)問題，但是它也無法完全阻止問題的發(fā)生。盡管如此，新興技術(shù)仍能幫助技術(shù)人員在抵達現(xiàn)場之前，對機器的故障情況有清晰了解。FwIesmc

也許許多人都打過技術(shù)熱線，發(fā)現(xiàn)單憑口頭描述很難說清問題所在。一些代理商會要求客戶盡量發(fā)送錯誤代碼的圖片，并附帶相關(guān)的視頻或音頻。但是，拍攝和發(fā)送這類圖片可能會浪費寶貴時間。FwIesmc

因此，一些技術(shù)人員會使用智能眼鏡，采用音頻和視頻的形式來記錄機器運行，并把這些信息發(fā)送給技術(shù)支持代理。隨后，接收方會提供包括向客戶發(fā)送相關(guān)文件或圖紙等各種形式的幫助。在新冠肺炎疫情期間這種方式極具優(yōu)勢，且在未來很長一段時間內(nèi)也可能很有市場。FwIesmc

因素三：進一步采取多維度措施

預(yù)測性維護為制造商帶來許多矚目的優(yōu)勢。例如，可延長機器故障的間隔，提高生產(chǎn)力。制造商開始使用預(yù)測性維護時，主要集中在狀態(tài)監(jiān)測上。當(dāng)一個部件的數(shù)值——無論是溫度、振動還是其他——超出了設(shè)定參數(shù)，就會觸發(fā)警報。FwIesmc

現(xiàn)在大家開始使用新一代預(yù)測性維護方法，比如利用機器學(xué)習(xí)和多維數(shù)據(jù)來評估影響部件狀況的諸多因素，以此來為發(fā)出預(yù)警提供更多依據(jù)。值得注意的是，該異常檢測法還可評估“即將出現(xiàn)的故障會如何影響機器中的其他部件”。FwIesmc

此外，應(yīng)用這樣的預(yù)測性維護，有助于判定某個零件是否確實出現(xiàn)故障并需要更換，或僅僅是因為機器利用率高于正常水平而顯示了特定異常數(shù)據(jù)。好處是它有助于人們進行深入了解，弄清為什么某個零件會提前出現(xiàn)故障，而不是僅知道該零件已報廢。FwIesmc

因素四：重新認識忽視維護引起的連鎖反應(yīng)

新冠肺炎疫情極大地重塑了勞動力，影響了特定時間內(nèi)輪班的人數(shù)、流水線工位的布局以及工人健康狀況的證明方式。同時，疫情也打亂了工廠的維護計劃，經(jīng)常使領(lǐng)導(dǎo)者推遲日常的維護工作，直到疫情穩(wěn)定下來才重啟相關(guān)工作。FwIesmc

然而，推遲日常維護的決定造成了始料未及的影響，包括工廠起火的次數(shù)增多等。與2020年相比，2021年上半年的火災(zāi)事件增加了150%，預(yù)估2021年是工廠火災(zāi)事件報告次數(shù)最多的一年。這些發(fā)人深思的數(shù)據(jù)，或許能讓領(lǐng)導(dǎo)者知道推遲日常維護所面臨的風(fēng)險。FwIesmc

Hirra Akhtar是Resilinc公司的供應(yīng)鏈風(fēng)險咨詢主任，他所在的公司發(fā)布了一份報告。據(jù)研究顯示：與新冠肺炎疫情相關(guān)的人員短缺，是導(dǎo)致火災(zāi)次數(shù)激增的主要原因。Akhtar表示：“為什么疫情會導(dǎo)致工廠火災(zāi)或化學(xué)品泄漏呢？是因為減少了預(yù)防性維護，人們降低了對高溫工地附近的廢棄物堆積的關(guān)注，同時進行安全審查的次數(shù)也少了。”FwIesmc

因素五：數(shù)字孿生與預(yù)測性維護策略的結(jié)合

制造商利用數(shù)字孿生來精簡工廠運營的操作越來越普遍。構(gòu)建一個詳盡的虛擬工廠模型，能夠在應(yīng)用到現(xiàn)實之前，更易發(fā)現(xiàn)哪個環(huán)節(jié)會出現(xiàn)瓶頸，有助于規(guī)劃新設(shè)備安裝以及測試新工藝流程。不過，一個更新的趨勢在于——利用數(shù)字孿生支持預(yù)測性維護。FwIesmc

在一個案例中，數(shù)字孿生模型預(yù)測出一次工廠停電，為一家天然氣公司節(jié)省了36萬美元。不是所有數(shù)字孿生與預(yù)測性維護的結(jié)合，都能產(chǎn)生這般驚人的效益。當(dāng)維護問題有特定的預(yù)測目標，當(dāng)企業(yè)對異常機器掌握高質(zhì)量運行數(shù)據(jù)時，就越有可能成功避免損失。FwIesmc

制造業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者還應(yīng)該記住，他們可能會在預(yù)測性維護中，用到不同種類的數(shù)字孿生。比如，有些虛擬模型展現(xiàn)的是單一部件，有些則會展示整個機器。FwIesmc

預(yù)測性維護正不斷發(fā)展

制造商早已明白，預(yù)測性維護有助于增加工廠的正常運行時間，且能減少意外損失。上述五個趨勢表明，預(yù)測性維護及人們對它的使用方式和思維模式都在發(fā)生變化，緊跟上述趨勢有助于增加獲得巨大投資回報的機會。FwIesmc