预测性维护解决方案具体可以起到哪些作用

随着工业互联网时代的到来，越来越多的企业开始使用高效智能的工业制造设备，然而，越是高端的设备，维护的难度就越大，如果维护不善的话，很容易导致生产效率降低，甚至造成巨大的损失。为此，一些注重数据价值挖掘的工业互联网平台，结合多源数据开发出了预测性维护解决方案，可以在不影响机器运行的前提下，对设备的某些重要部位进行定期或连续的状态监测和故障诊断，推送最佳经验处理方法。

 什么是预测性维护解决方案

预测性维护解决方案是一种预测机器部件未来故障点的技术，可以对设备实时监测，通过大数据分析，提前感知设备故障，在部件发生故障之前发出预警，并进行维修或更换，从而使设备的停机时间降到最低，使设备机械部件的寿命达到最大化。也就是说，预测性维护解决方案是一种为高端装备制造企业提供监测、预警、诊断、预测四位一体的设备预测性维修整体解决方案。

预测性维护解决方案的作用

预防硬件故障

通过安装在工业设备上的传感器检测各项物理信息，例如电流强度、振动、湿度水平等，通过数据的收集预测分析，可以提前得知设备可能会发生的故障，以及故障的原因，并能够在零件使用寿命临近时提前发出警告，从而让工程师在机器离线或休眠时进行修理。

节省维护成本

机器设备突发故障会导致一系列严重问题，包括原材料损坏、机器设备零部位报废，以及机器设备的维修成本等等。而通过采用机器设备预测性维护解决方案，则可以有效降低机器设备突发故障率，促使企业从昂贵的维修维护转变为经济的预测性维护，为企业节省时间、人力等资源成本。

 简单来讲，通用应用预测性维护技术，可以有效解决机械设备生产运营的实际问题，包括设备使用情况，预计设备使用寿命，下一个生产周期中设备发生故障的概率，设备发生具体故障的原因等等。以徐工汉云的“5G+工业互联网”全价值链应用项目为例，该项目通过5G技术将车辆的各项数据上传到徐工汉云平台，并对数据进行综合的分析，实现整车的远程检修，同时借助设备的AI预测性维护解决方案，变被动维修为主动预测性维修，及时发现和解决潜在问题，有效预防故障的产生。

其中，徐工汉云为教育行业企业解决设备故障就是一个典型的预测性维护案例。徐工汉云了解到该企业出现教学设备故障警告预测效率低下的问题后，立即为其制定了针对性的远程实训解决方案，提供设备故障告警实时监测、远程在线实训教学、汉云平台大数据支撑等方面的服务，有效帮助该企业提升了远程实训教学效果。

预测性维护解决方案是未来智慧工厂的重要组成部分，随着工业逐渐向智能化方向转型升级，预测性维护解决方案将有助于企业降低设备维护成本，提高设备生产效率，为更多企业插上“数字翅膀”，为加快制造业数字化发展带来持续助力。