前言
想象一下：用户工厂的机器就像通灵者一样，在问题出现之前就能预知。欢迎来到预测性维护（PdM）的世界。这不仅仅是一种技术升级，而是一种涉及人员、流程和技术的综合方法。
尽管潜力巨大，但并非每家工厂都已为这一转变做好了准备，而且成功的道路上还存在着因准备不足或对 PdM 要求或能力的误解而产生的陷阱。
为什么要进行预测性维护？
PdM 就像拥有一个用于工厂设备的水晶球，它利用数据分析、机器学习和物联网技术来预测和预防设备故障。这种预见性不仅关系到运营效率，还能改变财务状况，每年可能为一家规模不大的工厂节省数百万美元。根据市场情报公司 IoT Analytics 的 2023 年报告，87 % 的运营商正在考虑进行这一转变，60 % 的运营商已经开始着手推广PdM。
PdM准备
PdM 的好处是显著的，但要实现这些好处，需要有一个深思熟虑的计划。适当的准备工作可确保与业务目标保持一致、清楚地了解技术要求和员工的准备情况。反之，如果没有做好这些基础工作就匆忙实施 PdM，可能会导致资源分配不当、技术无法满足用户需求，以及员工对利用新系统准备不足。
关键在于用户了解其工厂的具体需求，了解当今 PdM 技术的可能性，评估现有基础设施中的差距，并使 PdM 战略与其业务目标保持一致。这一初步努力会为更顺利的实施、为所有利益相关者适当设定期望值、与现有流程更好地整合以及给投资带来最大的回报。
评估剖析
计划的第一步是评估工厂的准备情况。哪些资产和能力已经到位，可以实现 PdM，哪些地方需要投资？让我们来分析一下需要做哪些工作：
1）业务目标和目的：用户应首先将 PdM 与其业务目标结合起来。他们想要实现什么目标？提高安全性、减少停机时间、节约成本？亦或以上皆是？这些都应与公司层面目标保持一致，以提高获得高管支持和预算可用性的可能性。集中精力实现这些目标。
2）机器重要性：并非所有机器都是一样的。识别哪些机器对运行至关重要，哪些机器相对不那么重要。
3）故障模式、影响和危害性分析（FMECA）：如果可能，用户应对每台关键设备进行 FMECA 分析。这种分析/评估有助于了解哪些故障模式很重要。
4）数据质量和相关性：PdM 基于运行数据。确保能够从机器获取高质量的相关数据，并确保传感基础设施能够检测到重要的故障模式。这不仅包括正确的模态数据（如振动、温度、压力等），还包括正确的范围和频率。
5）技术基础设施：评估工厂的技术设置。这包括连接、数据存储、处理能力、传感器和网络安全。为了及早发现某些故障传感器，可能需要使用高频传感器。
6）维护实践：审视当前的维护策略。PdM 在哪些方面可以融入或取代它们？
7）员工技能：团队需要正确的技能来管理 PdM 系统。培训可能是必需的，而且总是有帮助的。
8）停机的真实成本：了解停机时间如何影响利润，同时考虑直接和间接成本。
9）预算和资源：最后，用户是否拥有 PdM 的预算和资源？他们是否能够得到高管的支持而成功获取预算和资源？
如何开始
如果用户已经进行了评估并了解自己的准备情况，那么他们可能已经准备好开始行动了。以下是开始 PdM 之旅的几个具体步骤：
1）组建一个跨职能团队：该团队应由来自维护、运营、IT 和管理等不同部门的人员组成。
2）明确定义成功指标：制定明确的目标和衡量标准，以衡量计划是否成功。
3）实施一个试点项目：从一个重要但易于管理的项目开始。避免规模过小的试点项目，因为这些项目可能无法提供足够全面的见解。用户希望选择在试点期间至少会出现几十个故障的机器。要做到这一点，可以选择数量较多的类似机器，也可以选择数量较少且故障频繁的机器。
向预测性维护的转变是一项能够影响业务成果的战略转变。通过全面评估工厂的准备情况并采取结构化的实施方法，用户将为更智能、更安全、更高效和更具成本效益的运营奠定基础。这一过程看似艰巨，但如果准备得当，PdM 可以改变企业的游戏规则。
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