在开发和制造产品时，维护是一个非常重要的问题-这是有充分理由的。
对于机器操作员和工厂经理来说，预防性维护和资产修复会消耗不必要的资源和成本，并严重阻碍高效运营。仅仅一个小时的停机时间就会使大型企业的生产力损失超过100,000美元，并严重影响客户满意度。
实际上，1/3维护活动进行得过于频繁。根据IBM的说法，将近一半的维护活动无效。
制造商和资产管理公司正在寻找更好的维护方法，答案在于将物联网(IOT)与预测分析相结合，以提供预测性维护解决方案。
有鉴于此，物联网(IoT)预测性维护应用程序市场正在迅速增长，预计将达到109亿2022年美元。
为什么预测性维护会改变游戏规则？
想象一下，如果您在任何故障发生之前收到来自移动应用程序的警报，而不是必须根据过去的观察来估计零件何时会过时，预测分析和传感器触发的警报将告诉您何时更换零件，从而减少计划外的停机时间并保持设备的最佳运行时间。
预测性维护还可以消除维修成本，这对于制造商和最终用户来说都是一个很大的未知数。当设备中的电子组件出现故障时，可能需要5分钟或5个小时才能识别出问题。同样，更换损坏或磨损的零件也是如此。
由于运营时间的损失和二次财务损失，重大故障的成本很高。例如，如果商用或家用冰箱出现故障，则冰箱中的内容物可能会损坏。机器越大或越复杂，维护对生产和运行成本的影响就越大。即使系统中的一个小缺陷，如果没有及早发现，也可能导致意外且代价高昂的停机时间。
借助物联网驱动的预测分析，您可以准确预测资产何时需要维护。
它是如何工作的？
在物联网设计阶段，制造商对其生产流程和资产进行建模，以创建物联网模型-连接的系统蓝图，用于数据收集和传输传感器，应用程序，云，网关和其他系统组件。他们可以配置一组“规则”，以识别维护问题，并在需要维修或更换零件时发出警报。
系统部署后，应用于物联网系统数据的机器学习算法将分析相关历史事件，并与物联网模型进行比较，物联网模型是对“应该是什么”的参考，以便预测事件失败。预测分析仪表板还汇总了运行数据，以使用户能够及时了解系统的运行情况。(物联网家庭消音)
每个资产或“事物”都会生成数据，并将其状态传输回云或外部系统。这创建了一个可以追溯到制造过程的闭环洞察力。
这些见解是预测性维护的核心-它们不仅仅是减少停机时间。
物联网预测性维护的好处？
分析资产和流程数据不仅可以最大程度地减少停机时间，还可以影响您公司的收入:
1.延长资产寿命:物联网预测分析使制造商能够在机器或工厂停止运行之前进行根本原因 分析并发现问题。
2.货币化预测性维护:当设备制造商可以证明自己增加了正常运行时间并降低了维护成本时，可以为客户提供一定程度的可预测性，从而提高了购买价格并将其作为战略竞争优势。基于数据分析向客户营销数字服务机会也可以为公司带来经常性收入和突破性增长。
3.减少停机时间并提高生产率:通过在问题导致整个系统发生故障之前识别出意外停机时间来减少意外停机时间。减少计划的人工检查也可以提高生产效率和产量。
4，提高客户满意度:在需要更换零件时自动提醒客户，并在特定时间推荐维修服务，这将使您的产品与市场上的其他产品区分开，使客户满意。
5，减少人为错误的机会:机械设备的维护需要深入了解其机械，工程和操作。加上一个完整的系统，包括与云，应用程序，软件和固件的连接，您需要维护一系列内容。在物联网系统成为主要问题之前，预测性维护会识别“故障线路”，并降低人为错误的可能性。
预测性维护永远不能完全取代人工监督，并且总是需要一定程度的人工干预。然而，停机时间的减少，以及随后运营成本的降低以及产品健壮性和客户满意度的提高，是制造商转向物联网的主要原因。
