從歷史上看，消費(fèi)者和企業(yè)使用預(yù)防性維護(hù)來(lái)保持其車輛和機(jī)械以最高效率運(yùn)行。這種方法通常依賴于預(yù)定的維護(hù)程序，這些程序試圖在常見(jiàn)機(jī)械問(wèn)題和部件故障造成持久損壞之前解決它們。然而，這種基于時(shí)間的框架已被證明成本效益低，勞動(dòng)強(qiáng)度大。事實(shí)上，The Arc Group的研究發(fā)現(xiàn)，全球只有18%的設(shè)備因老化而出現(xiàn)故障——82%的故障是隨機(jī)發(fā)生的，沒(méi)有任何預(yù)警，導(dǎo)致意外停機(jī)、昂貴的維修和（在某些情況下）完全更換。

得益于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的最新創(chuàng)新，企業(yè)和最終用戶能夠在設(shè)備維護(hù)方面采取更積極的措施。例如，通過(guò)為生產(chǎn)機(jī)械配備連網(wǎng)傳感器，制造商能夠?qū)崟r(shí)跟蹤性能，預(yù)測(cè)潛在故障，并制定更具適應(yīng)性的維護(hù)計(jì)劃?，F(xiàn)代汽車也具有同樣的好處——增強(qiáng)的連接性使消費(fèi)者可以更清楚地了解其汽車的性能和狀況。當(dāng)檢測(cè)到機(jī)械問(wèn)題時(shí)，先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以發(fā)出自動(dòng)維護(hù)警報(bào)，以通知車主需要維修。這些功能將預(yù)防性任務(wù)轉(zhuǎn)化為預(yù)測(cè)性流程，該流程利用歷史數(shù)據(jù)和趨勢(shì)來(lái)告知更好的維護(hù)決策。但是，預(yù)測(cè)性維護(hù)到底是什么？它對(duì)企業(yè)和消費(fèi)者有什么好處？

定義預(yù)測(cè)性維護(hù)

正如工業(yè)和系統(tǒng)工程師協(xié)會(huì)所指出的那樣，預(yù)測(cè)性維護(hù)通過(guò)使用監(jiān)測(cè)和診斷技術(shù)來(lái)幫助消除不必要的維護(hù)活動(dòng)。在工業(yè)應(yīng)用方面，大多數(shù)制造商已使用物聯(lián)網(wǎng)傳感器來(lái)跟蹤環(huán)境因素，從環(huán)境溫度到振動(dòng)等等。將所有這些數(shù)據(jù)輸入到智能資產(chǎn)管理平臺(tái)中，并使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具進(jìn)行分析后，管理人員可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)設(shè)備何時(shí)會(huì)遇到特定的維護(hù)問(wèn)題。此流程可通過(guò)幫助延長(zhǎng)正常運(yùn)行時(shí)間、控制維修成本、提高資產(chǎn)壽命并維持較高的人身安全標(biāo)準(zhǔn)來(lái)使企業(yè)受益。更具體地說(shuō)，普華永道2018年的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，預(yù)測(cè)性維護(hù)可以幫助制造商：

▲將設(shè)備成本降低12%

▲將正常運(yùn)行時(shí)間增加9%

▲將安全、健康和質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)降低14%

▲將機(jī)器的壽命延長(zhǎng)20%

當(dāng)然，要充分利用預(yù)測(cè)性維護(hù)，就需要正確的數(shù)據(jù)架構(gòu)、分析工具和IT專業(yè)人員，以幫助理解所收集的所有原始信息。工廠經(jīng)理必須能夠分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這可能需要一些前期投資。這是因?yàn)榇蠖鄶?shù)遺留系統(tǒng)和商業(yè)智能平臺(tái)都不是為處理海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)或適應(yīng)數(shù)據(jù)分析的最新進(jìn)展而設(shè)計(jì)的。像大多數(shù)與IT相關(guān)的計(jì)劃一樣，預(yù)測(cè)性維護(hù)需要近乎持續(xù)的優(yōu)化和流程改造，以確保最佳的可能結(jié)果。

評(píng)估預(yù)測(cè)性維護(hù)用例

為了幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者和消費(fèi)者了解預(yù)測(cè)性維護(hù)的真正潛力，突出顯示具有意義和持續(xù)影響的特定用例通常是有幫助的。由于物聯(lián)網(wǎng)已被幾乎所有行業(yè)所采用，因此很容易找到這種實(shí)踐如何帶來(lái)更智能、更敏捷IT系統(tǒng)的例子。以下是每名技術(shù)決策者都應(yīng)考慮的一些引人注目的用例：

▲防止停電：無(wú)論是由于強(qiáng)烈暴風(fēng)雨還是設(shè)備故障，電力公司都在不斷改善其基礎(chǔ)設(shè)施，以減少停電的頻率和時(shí)間。例如，IBM和電力公司之間的合作帶來(lái)了各種創(chuàng)新，這些創(chuàng)新已幫助實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)管理自動(dòng)化并快速確定停電的原因。最近的一個(gè)概念驗(yàn)證涉及使用預(yù)測(cè)分析來(lái)識(shí)別可能對(duì)電力高壓線構(gòu)成風(fēng)險(xiǎn)的樹(shù)木和其他植被。

▲減少車輛故障：作為創(chuàng)建“零故障公共交通系統(tǒng)”的持續(xù)努力的一部分，國(guó)際公共交通協(xié)會(huì)對(duì)將預(yù)測(cè)性維護(hù)與智能資產(chǎn)管理相結(jié)合越來(lái)越感興趣。（來(lái)源物聯(lián)之家網(wǎng)）一種可能應(yīng)用是為所有公共車輛（公共汽車、火車等）配備物聯(lián)網(wǎng)傳感器，以使運(yùn)輸管理人員知道性能問(wèn)題和機(jī)械效率低下。這樣的舉措可以幫助減少故障并創(chuàng)建基于需求的日常維護(hù)，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，這將有利于通勤者。

▲保護(hù)敏感的供應(yīng)鏈：德勤指出，隨著世界之間的聯(lián)系日益緊密，運(yùn)輸公司不得不利用新的物流流程和數(shù)據(jù)分析工具來(lái)保護(hù)貨物在運(yùn)輸過(guò)程中的安全。這對(duì)于易腐貨物特別重要，因?yàn)橐赘浳镌趶纳a(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)輸?shù)阶罱K用戶時(shí)依賴于制冷系統(tǒng)。借助物聯(lián)網(wǎng)傳感器，供應(yīng)鏈管理人員可以實(shí)時(shí)監(jiān)控運(yùn)輸集裝箱和單件物品，并確保所有暖通空調(diào)系統(tǒng)均可靠運(yùn)行。