预测性维护如何改变设备管理部门的工作方式？以PreMaint为例

发布时间: 2023年08月10日

标签: 行业干货

在现代工业中，设备管理部门面临着日益复杂的挑战。维护工作的准确性和高效性变得愈发重要，特别是在资产技术日益复杂的背景下。预测性维护（PdM）作为一种革命性的方法，通过实时评估运营数据并利用人工智能（AI）技术，为设备管理带来了全新的工作方式。

一、减少计划外停机时间

在工业生产中，计划外停机时间是一大隐患，直接影响企业的生产和财务状况。PreMaint平台基于PdM技术，通过智能传感器实时监测设备状态，识别潜在故障或失效的迹象，从而显著降低计划外停机的风险。例如，振动分析和声学分析传感器可以检测机械组件之间的过度振动，及时预警问题，从而防止不必要的停机。

图.工厂生产线（iStock）

二、提高维护人员生产力

设备管理部门的日程通常紧张而繁忙，一次重大故障可能打乱维护计划，导致维护人员时间不足。PreMaint平台的PdM方法有助于减少资产故障和意外维护次数，从而提高维护人员的生产力。通过提前识别问题并进行计划性维护，维护团队有更多的时间和资源应对其他维护挑战，进一步提升整体生产效率。

图. 提前进行计划性维护（iStock）

三、实现更好的利润

PdM对于企业财务利润的提升具有多重好处。智能传感器可以在问题导致设备故障之前检测到潜在隐患，将平均修复时间（MTTR）提高高达60%。此外，同样的传感器还可以验证维护或维修的成功，提高资产的效用和寿命。通过减少浪费，延长资产寿命以及提高生产效率，PdM为企业创造更好的利润。

四、预测性维护与预防性维护的关系

PdM与传统的预防性维护（PM）有着显著差异。PM是基于预先计划的、定期的维护，而PdM依赖于实时数据的持续收集与分析。PreMaint平台作为PdM的代表，能够更精准地识别设备状态，降低维护的不必要性。PdM与PM相比，更加智能和高效，为设备管理部门带来更大的优势。

在现代工业环境下，预测性维护已成为改变设备管理部门工作方式的关键因素。通过智能传感器、人工智能和数据分析技术，PreMaint平台为企业提供了更准确、高效的维护解决方案，实现了更稳定、更智能的运营。从减少计划外停机到提高维护人员生产力，再到实现更好的财务利润，预测性维护正深刻地改变着设备管理部门的未来。