如何知道设备何时需要维护？

工厂依赖通用的平均数和预期来制定维护计划。例如，根据历史平均值（或根据设备厂商建议）每 30 天或每 100 个零件维护一次设备。在部署维护计划时，过往工厂通常未考虑设备利用率、零件故障、工具磨损、振动和其他设备状况等复杂性。

物联网和预测性维护的实施应用，工厂已经意识到设备性能和健康数据会影响维护活动。这可确保仅在必要时进行维护活动，从而降低成本高昂的过度维护，同时确保避免设备故障。

通过捕获实时和历史设备数据来启用更有效的维护计划。下面我们将探讨设备健康管理平台PreMaint如何用数据驱动维护。

数据驱动维护优化

过往设备数据通过维护人员手动监控设备、记录故障和执行维护工作指令来完成。一方面，手动收集的数据不仅花费大量时间，另一方面，还会导致延迟、数据不准确而难以采取及时行动。

设备健康管理平台PreMaint可以自主、不间断收集设备数据，有关设备性能和状态的实时准确数据可用于高效部署维护活动，或通过平台内置模型预测何时会发生故障，实现对设备的预测性维护。

转变维护策略

基于数据驱动的设备健康管理平台PreMaint帮助企业设计主动的、可预测的维护活动，而不是基于日历的、被动的维护计划。这些设备健康数据使维护人员能够在设备出现故障之前作出响应，减少计划外停机时间并消除对设备造成更大损坏的风险。

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