在制造業(yè)中使用預(yù)測性維護(hù)并不新鮮，但它正在不斷發(fā)展。跟上趨勢是最大化投資回報(bào)的很好的方式。

以下五件事可能會影響來年的預(yù)測性維護(hù)。

改進(jìn)查明問題的工作

一些最早的預(yù)測性維護(hù)解決方案主要是提醒人們注意特定機(jī)器的問題。但是，他們沒有提供具體細(xì)節(jié)，例如哪個(gè)組件存在觸發(fā)通知的問題。

這開始改變了。例如，Amazon Lookout for Equipment 會顯示機(jī)器上的哪些特定傳感器表明存在問題。這使得維護(hù)專業(yè)人員可以更輕松地開始有效地解決問題。此外，亞馬遜的產(chǎn)品還會顯示已識別問題的估計(jì)影響。該信息可以鼓勵(lì)決策者在問題導(dǎo)致災(zāi)難之前對其進(jìn)行快速評估。

傳感器數(shù)據(jù)也可以實(shí)現(xiàn)更好的環(huán)境監(jiān)測。例如，一家公司在一個(gè)工廠中使用智能傳感器，人們在該工廠為生產(chǎn)線下的新車噴漆。如果出于制造目的而保持涼爽的房間內(nèi)的溫度開始上升，工廠領(lǐng)導(dǎo)可以在問題導(dǎo)致生產(chǎn)停止之前進(jìn)行調(diào)查。

對遠(yuǎn)程評估的興趣增加

預(yù)測性維護(hù)策略可幫助制造代表更快地識別問題，但它們并不能完全阻止問題。然而，新興技術(shù)使技術(shù)人員能夠在到達(dá)現(xiàn)場仔細(xì)查看之前更清楚地了解機(jī)器的情況。

大多數(shù)人可能都撥打過技術(shù)支持熱線，發(fā)現(xiàn)僅用語言很難描述問題。這就是為什么一些代理要求客戶在可能的情況下發(fā)送錯(cuò)誤代碼的圖像和類似的隨附媒體。但是，拍攝和發(fā)送這些照片會浪費(fèi)寶貴的時(shí)間。

這就是為什么一些技術(shù)人員使用智能眼鏡來捕捉機(jī)器行為的音頻和視頻證據(jù)并將其實(shí)時(shí)廣播給支持代理。然后接收方可以以各種形式提供幫助，包括向客戶發(fā)送相關(guān)文件或圖紙。這種方法在 Covid-19 大流行期間特別有利，但很可能在未來很長一段時(shí)間內(nèi)仍然需要它。

加強(qiáng)努力采取多維方法

預(yù)測性維護(hù)為制造商提供了許多引人注目的優(yōu)勢。例如，它增加了機(jī)器故障之間的時(shí)間，從而提高了生產(chǎn)力。當(dāng)制造商開始使用預(yù)測性維護(hù)時(shí)，它主要集中在狀態(tài)監(jiān)控上。如果一個(gè)組件的值——無論是溫度、振動還是其他東西——超出設(shè)定的參數(shù)，它就會觸發(fā)警報(bào)。

然而，人們開始利用下一代預(yù)測性維護(hù)方法。他們通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)和多維數(shù)據(jù)來評估零件狀況的眾多因素，從而為通知提供更多背景信息。這種異常檢測方法還評估即將發(fā)生的故障如何影響機(jī)器中的其他組件。

此外，應(yīng)用這樣的預(yù)測性維護(hù)有助于確定零件是否真的出現(xiàn)故障并需要更換，或者可能由于機(jī)器利用率高于正常水平而顯示某些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。一個(gè)相關(guān)的好處是，人們可以獲得洞察力，幫助他們確定部件比預(yù)期更早發(fā)生故障的原因，而不是僅僅知道它不再起作用。

重新認(rèn)識忽視維護(hù)的連鎖反應(yīng)

Covid-19 大流行徹底改變了勞動力，影響了特定時(shí)間輪班的人數(shù)、裝配線站的布局以及工人必須采取哪些措施來驗(yàn)證他們是否健康。大流行還擾亂了維護(hù)計(jì)劃，經(jīng)常導(dǎo)致推遲日常維護(hù)，直到事情平靜下來。

然而，這個(gè)決定產(chǎn)生了他們可能沒有預(yù)料到的影響，包括工廠火災(zāi)的增加。與 2020 年相比，2021 年上半年這些事件增加了150%。此外，2021 年有望成為有史以來報(bào)告的最多工廠火災(zāi)。這些發(fā)人深省的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可能會鼓勵(lì)領(lǐng)頭羊看到延遲維護(hù)可能會導(dǎo)致代價(jià)高昂的災(zāi)難。

Hirra Akhtar 是 Resilinc 的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)咨詢總監(jiān)，該公司發(fā)布了一份包含這些調(diào)查結(jié)果的報(bào)告。研究表明，與 Covid-19 相關(guān)的人員短缺是激增的主要驅(qū)動因素。“為什么會因 Covid 而發(fā)生工廠火災(zāi)或化學(xué)品泄漏?由于預(yù)防性維護(hù)較少，對高溫工地附近收集的碎片的關(guān)注較少，因此進(jìn)行的安全審核也較少，”Akhtar 解釋說。

結(jié)合數(shù)字孿生和預(yù)測性維護(hù)策略

制造商使用數(shù)字孿生來簡化工廠運(yùn)營變得越來越普遍。擁有高度詳細(xì)的工廠虛擬版本，可以更輕松地查看瓶頸發(fā)生的位置、規(guī)劃新設(shè)備安裝和測試新流程，然后再在現(xiàn)實(shí)世界中實(shí)施它們。然而，最近的一個(gè)趨勢是使用數(shù)字孿生來支持預(yù)測性維護(hù)。

在一個(gè)案例中，數(shù)字孿生通過預(yù)測工廠停運(yùn)為一家天然氣公司節(jié)省了 360,000 美元。并非所有數(shù)字孿生預(yù)測維護(hù)配對都有如此令人印象深刻的結(jié)果。但是，當(dāng)存在需要預(yù)測的維護(hù)問題以及公司擁有相關(guān)機(jī)器的高質(zhì)量操作數(shù)據(jù)時(shí)，他們更有可能獲得回報(bào)。

制造領(lǐng)頭羊還應(yīng)該記住，他們可能會使用多種數(shù)字孿生模型進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)。例如，一些虛擬模型顯示單個(gè)組件，而其他虛擬模型顯示整個(gè)機(jī)器。

預(yù)測性維護(hù)正在發(fā)展

制造商早就知道預(yù)測性維護(hù)可以幫助他們享受更多的正常運(yùn)行時(shí)間和更少的意外成本。然而，這五個(gè)趨勢表明預(yù)測性維護(hù)以及人們使用或考慮它的方式正在發(fā)生變化。掌握這些趨勢有助于增加獲得豐厚投資回報(bào)的機(jī)會。