制造业中包括预测性维护的原因和实现方式

属于或来自制造业生态系统的任何人都知道，在这一领域中大家都见证过失败和崩溃的。作为专门处理重复执行任务的设备和机械的领域，故障的范围是不可避免的。因此，大多数制造业的目标不是消除误差范围，而是将误差幅度减小到一定程度，以帮助他们达到高效标准并在过程中交付优质产品。

由于科学技术的飞速发展，企业不再需要依靠基本的技术，例如将数据导入电子表格和手动分析见解来跟踪其运营进度。随着诸如物联网和大数据之类的工具的兴起，企业组织现在能够利用机器数据来限制停机时间的成本和影响，而不管它是计划内还是计划外的。简而言之，此危机管理协议称为预测性维护。

用更多的技术术语来说，预测性维护是指进行维护以使预测的问题不再出现。可以将其视为预见工厂车间维护要求并立即满足其需求的一种主动方法，而不是坚持传统的“基于条件的维护”方法，该方法涉及按照固定的时间表进行维护或只是为了消除一个新遇到的问题故障而进行的维护。预测性维护需要分析来自机器的操作数据，随后产生许多指示性模式和见解。然后，操作员会考虑这些模式，他们利用这些模式来预测系统中任何给定单元的维护计划。

（编辑：焦作站长网）

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