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管理人员来说，预防性维护和资产维修会消耗不必要的资源和费用，并严重阻碍高效运营。仅仅一个小时的停机时间就可能使一家大型企业的生产力损失超过10万美元，并严重影响客户满意度。
事实上，三分之一的维护活动执行得太过频繁，据IBM称，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，而答案在于将物联网(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)预测性维护应用市场正在快速增长，预计到2022年将达到109亿美元。
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什么时候会过时，预测分析和传感器触发的警报会告诉您何时更换零件，从而减少计划外停机时间并保持设备***的运行时间。
预测性维护还消除了维修成本，这对于制造商和最终用户来说都是一个很大的未知数。当设备中的电子元件出现故障时，识别问题可能需要5分钟或5小时。同样，更换损坏或磨损的零件也是如此。
由于运营时间损失以及二次财务损失，主要故障的代价是高昂的，例如，如果商用或家用冰箱发生故障，那么冰箱内的东西可能就会损坏。机器越大或越复杂，维护对生产和运行成本的影响就越大。即使是系统中的一个小缺陷，如果不及早发现，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——数据收集和传输传感器、应用程序、云、网关和其他系统部件的连接系统蓝图。他们可以配置一组“规则”，用于识别维护问题，并在需要维修或更换部件时发出警报。
一旦系统部署完毕，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，并将其与物联网模型进行比较，该模型是“应该是什么”的参考，以便预测事件故障。预测分析仪表板还总结了操作数据，使用户能够随时了解系统的运行情况。(物联之家iothome)
每项资产或“事物”都会生成数据，并将其状态传回云或外部系统。这创造了一个可以追溯到制造流程的闭环洞察力。
这些洞察力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***限度地减少停机时间，而且还可以影响您公司的收入：
- 延长资产寿命：物联网预测分析使制造商能够执行根本原因分析，并在机器或工厂停止运转之前找到问题所在。
- 将预测性维护货币化：当设备制造商能够证明他们增加了正常运行时间并降低了维护成本时，他们可以向客户提供一定程度的可预测性，从而提高购买价格并将其作为战略竞争优势。向客户推销基于数据分析的数字服务机会还可以为公司带来经常性收入和突破性增长。
- 减少停机时间并提高生产力：通过在问题导致整个系统出现故障之前发现问题，从而减少意外停机时间。减少计划的人工检查也可以提高生产效率和产量。
- 提高客户满意度：自动提醒客户何时需要更换零件，并在特定时间推荐维护服务，这将使您的产品与市场上的其他产品区别开来，并让客户满意。
- 减少人为错误的机会：维护机械设备需要对其机械、工程和操作有深入的了解。再加上一个完整的系统，包括到云、应用程序、软件和固件的连接，您就有了一系列需要维护的东西。预测性维护在物联网系统成为主要问题之前识别出“故障线路” ，并减少人为错误的可能性。
预测性维护永远不能完全取代人工监督，并且总是需要某种程度的人为干预。但是停机时间的减少，以及随后运营成本的降低和产品稳健性及客户满意度的提高，是制造商转向物联网的主要原因。
