難以檢測到的機器故障是最昂貴的，這就是為什么資深的維修技師那么搶手的原因。

如今許多制造公司正在尋找自動化和降低維護成本的解決方案。隨著自動化和數字化進程深入，新設備依靠傳統的振動診斷方法可能為時過晚，因為大多數維修人員可能無法提前發現故障。

來自德勤報告稱，在工業4.0環境下，預測性維護的好處取決于行業或其應用的特定流程。德勤當時的分析已經得出結論，材料成本平均節省了5%至10%；設備正常運行時間增加10- 20%；整體維護成本降低5 - 10%；維護計劃時間甚至減少20 - 50%!諸如Neuron Soundware這樣的公司開發人工智能技術，用于預測性維護。

合格維修工人缺乏

開始數字化旅程的公司經常需要面對市場上熟練勞動力短缺的現實。通常是機械維修工，定期巡視所有的機器，通過聽機器的聲音來診斷它們的狀況。一些公司現在正在尋找新的維修技術來替代。

沒有及早識別的故障意味著更換整個設備或其部件。整個維修時間還包括等待備件，因為可能儲存替換設備很昂貴，沒有庫存。它將表示多達數十小時的停機時間。損失可能高達數萬甚至數百萬。

機器實時監控是一種趨勢

如果維修技術除了機器的機械知識外，還配備了人工智能。它將這些知識本身應用于機器的當前狀態。它還能夠識別機器上當前發生的異常行為。在此基礎上，發送相應的報警和精確的維護指示。例如，電梯、自動扶梯和移動設備等機械設備的制造商今天就在使用這種技術。

人工智能可以在生產的各個階段提供幫助

當然，預測性維護技術有更廣泛的應用。由于人工智能的學習能力，它們可以多才多藝。例如，該技術能夠幫助質檢測試。識別產品中肉眼看不見且隨機出現的缺陷部分。

另外應用領域是對生產過程的監控。以碎石機為例來想象這一點。傳送帶將不同大小的石頭輸送到磨床，磨床產生給定顆粒度的礫石。以前，制造商會運行破碎機預定的時間。為了確保即使在最大的巖石塊存在的情況下，也能發生足夠的破碎。用人工智能“傾聽”礫石的大小。他可以在正確的位置停止碾壓過程。這意味著不僅可以節省破碎設備的磨損，更重要的是，可以節省時間，增加每班的礫石輸送量。這給生產者帶來了巨大的經濟利益。

那些擁有大量同質設備資產的公司效益更大

在實施預測性維護技術時，公司的規模有多大并不重要。最常見的決策標準是部署的解決方案的可伸縮性。在擁有大量相似機械裝置的公司中，可以迅速收集代表個別問題的樣本。神經網絡從中學習。然后它可以同時處理任意數量的機器。機器越多，神經網絡學習和檢測的效率越高。

預測性維護的未?來：可用性和適應性

狀態監測技術通常是為大型工廠設計的，而不是為只有少量機床的車間設計的。然而，隨著硬件、數據傳輸和處理變得越來越便宜，這項技術也在逐步實現更廣泛的應用場景。因此，即使是一個自制果醬的制造商也會很快有信心，相信他的機器能生產出足夠的產品，按時將訂單送到客戶手中，而不會毀了自己的聲譽。

在未來，預測性維護將是必要的。不僅是在工業制造上，還包括我們日常生活中的那些設備（比如汽車、各種家用電器等）。隨著人工智能驅動的自動檢測設備的安裝，我們將及時了解即將發生的故障，并能夠及時解決問題，而不是在設備停機時給服務商打電話，焦急的等待上門維修服務。