通過使用機器學習，結(jié)合從工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIOT）設備收集的數(shù)據(jù)，可以改進流程、降低成本并提高效率。

預測性維護應用數(shù)據(jù)和模型來預測設備或資產(chǎn)何時發(fā)生故障。這種方法可以通過預測故障，來幫助公司主動解決可能導致代價高昂的停機或中斷情況。

另一種方法是采用“停機修復”方法，這在很多方面對公司而言都是昂貴的。一旦機器發(fā)生故障，與事先知道并避免該問題的情況相比，要使機器恢復正常則需要大量資源。

維護類型

有三種維護方法：

1、被動性

被動性維護方法意味著我們僅在部件出現(xiàn)故障時才進行更換。這種方法會導致嚴重且昂貴的后果，根據(jù)我們所談論的機器類型，它甚至可能是危險的。例如，如果有問題的機器是一臺噴氣式發(fā)動機，故障可能會危及數(shù)百人的生命，并可能會毀掉一家公司的聲譽。

2、預防性

預先計劃的維護是一種稍微好一點的方法，因為是定期對問題進行分類和處理。但是，您可能會在實際需要執(zhí)行某項操作之前就已經(jīng)對其進行了更改或維護，這會浪費公司的資源。您不知道何時可能發(fā)生故障，因此需要采取保守的方法來避免不必要的成本。例如，當您提前維護機器時，實際上是在浪費機器的使用壽命，效率低下地使用維護資源，并且通常會增加您的業(yè)務成本。

3、預測性

能夠預測機器什么時候會出故障是最理想的情況，但是很難準確預測。在最佳情況下，您將知道機器何時會出現(xiàn)故障。您還將知道哪些部件將出現(xiàn)故障，這樣您就可以減少診斷問題所花費的時間，并減少流程中的浪費和風險。當機器故障由預測系統(tǒng)發(fā)出信號時，維護計劃應盡可能接近事件，以充分利用其剩余使用壽命。

預測性維護可以解決的問題

利用從工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIOT）設備收集的數(shù)據(jù)，我們可以解決廣泛的維護問題，最終目標是使用機器學習（ML）達到先發(fā)制人的態(tài)勢。

可以解決的問題包括：

▲檢測故障點。這一概念包括預測部件何時出現(xiàn)故障，并有助于更好地預測部件或機器在其生命周期中的哪個階段會出現(xiàn)故障。

▲早期故障檢測。在這種情況下，我們可以通過將傳感器數(shù)據(jù)應用于機器學習算法，在故障發(fā)生之前檢測出故障。

▲最大限度地延長剩余使用壽命。能夠預測部件發(fā)生故障的時間間隔，我們就可以在正確的時間應用維護或更換部件。

我們越能準確地預測部件或機器何時會出現(xiàn)故障，就越容易在整個組織內(nèi)實現(xiàn)最高的生產(chǎn)力和效率。

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