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预测性维护：“工业4.0”提出的关键创新点之一

导语：预测性维护对制造业的重要性已被充分认识和广泛接受。预测性维护是保

证未来高效、可持续服务的关键。虽然预测性维护所依赖的技术已经取得了快速发展

与突破，但在将数据系统地转化成(客户)利益并应用到特定商业模式方面，理想与现实

之间仍然存在较大距离。

 预测性维护(PredictiveMaintenance，简称PM)是“工业4.0”提出的关键创新点之一。

基于连续的测量和分析，预测性维护能够预测诸如机器零件剩余使用寿命等机关指

标。关键的运行参数数据可以辅助决策，判断机器的运行状态、优化机器的维护时

机。

 预测性维护是从“状态监测”这一概念发展而来。“状态监测”收集被监测零件状态的实

时信息；然而，状态监测未能前瞻性地预测机器运转中断和磨损消耗。因此，预测性

维护的出现是一大转折点：更加精巧的传感器、更加高效的通信网络、能够处理大规

模数据的强大运算平台，通过随机算法将数据与机器出现问题时的数据模式进行比

对。由此，我们可以识别、模拟并解读机器运行参数的规律。正是这些规律帮助我们

更加精准地预测机器的使用寿命，并且通过整合系统的所有操作数据，优化服务的方

方面面——既能使客户受益，又能够帮助供应商改进产品。

 拥有精确预测的能力后，产品生产和服务的整个过程以及相关决策都能变得更为主

动、有针对性，并且有数据支撑。预测性维护使得供应商能够成为客户更好的增值伙

伴。（图1）

 预测性维护技术将改变客户的设备维护、生产策略，同时对机械工程类公司服务业

务的商业模式带来巨大影响。其中，传感器、网络互联以及计算能力将挑战传统专业

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服务领域的知识和经验积累；拥有数字化领域知识背景的企业将进军制造业的服务市

场。德国工程行业必须在预测性维护解决方案的定义、执行与传播过程中占据领导地

位，以应对所面临的严峻挑战。因此，德国机械工程行业协会和商品交易会运营机构

德国博览会集团将“预测性维护”定为今年汉诺威工业展览会的主题之一。虽然在机械

和厂房相关工程的各个环节中已经出现了大量方法和初始方案，但是关于预测性维护

的讨论意见仍众说纷纭。

 为了使讨论更加客观，并确定预测性维护所处的发展阶段，罗兰贝格与德国机械工

程行业协会、德国博览会集团共同开展了一项大规模的企业调研，旨在清晰描述预测

性维护方案的现状，以及德国工程行业对预测性维护实际应用情况。该项调查针对以

下行业的相关公司：输电工程/液压传动、电气自动化/机器人技术、离散制造技术、软

件工程及数字化技术。本研究对该项调查的关键发现进行总结。（图2）

 预测性维护在德国工程行业中实际应用情况

 预测性维护是德国工程领域的关键议题之一：毫无疑问，德国工程行业现已普遍接

受并理解预测性维护这一重要的行业趋势。有81%的受访公司已经着手深入解决这个

问题。

 tips:感谢大家的阅读，本文由我司收集整编。仅供参阅！

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