工業(yè)4.0變革，預測性維護起關鍵作用

　　球制造業(yè)市場競爭環(huán)境日益激烈，對于工廠企業(yè)來說，降低生產線成本是一項重大的挑戰(zhàn)，關系的企業(yè)的長久發(fā)展之生計。而無法預料的停機時間意味著更高的生產成本，可能會拖長訂單的交付時間甚至影響到聲譽問題。

　　隨著工業(yè)4.0模式的出現，制造業(yè)格局發(fā)生了改變，設備維護開始轉變?yōu)檎嬲深A測的功能。采用預測性維護方法是最大限度延長設備正常運行時間的關鍵，最終確保生產線一致的效率水平，設計工程師正在尋求數字解決方案以縮短機器停機時間。

　　例如基于狀態(tài)監(jiān)測的方法，在生產設備是安裝傳感器，每個傳感器設置報警的上限和下限值，并根據操作說明和過去的經驗來給管理者提示。這種方法可以讓維護人員深入了解機器運行狀況，知道何時更換重要機器的組件，從而避免整個機器故障。

　　數字預測維護解決方案是對實時數據的全面解釋，有助于實施預期的管理措施，最終減少停機時間。因此，智能工廠不僅僅安裝可以收集大數據的傳感器，必須將數字化與云計算結合起來。

　　有了傳感器，就能采集大量來自生產線的底層數據，但這些數據本來是散亂的。從本質上來說，數據需經過整理、分析等智能化處理才能真正變成有用的東西。所以，為了使來自傳感器網絡的數據變得有用，必須對其進行可視化、評估和處理。

　　目前，市場上已經有不少的平臺可以做到數據收集、分析，例如通用電氣的Predix、西門子的MindSphere、ABB的Ability、菲尼克斯電氣的ProfiCloud、施耐德電氣的EcoStruxure等等，這些工具可以輕松收集、處理和可視化制造工廠的相關數據。

　　在數據和分析處理過程中，基于日益強大的計算能力，算法和數學模型在幕后不斷發(fā)揮作用，使得軟件能夠將大量的數據進行連接、分析、預測，以供工廠車間維護人員使用。此外，還可以通過機器學習的方法，加強對于數據的處理能力。

　　大數據的運用將讓制造業(yè)保持最大的競爭力，傳統(tǒng)制造業(yè)工廠實施工業(yè)4.0的最終目標是降低成本，并期望能夠帶來更高的產能和質量保證。工業(yè)4.0模式工廠的所有設備均是聯網的，從而提供更好的控制和性能可見性。

　　預測性維護的本質是在最佳時間更換組件，基于廣泛連接的工廠設備，實時監(jiān)控生產設備的健康狀態(tài)，最終保持生產線平穩(wěn)有效的工作水平。預測性維護的優(yōu)勢是準確的故障查找和預測能力，通過結合專家人工監(jiān)測、機器學習等來達到更高的準確性。工業(yè)4.0模式下，預測性維護幫助工廠設備更高效地運行，以提供更好的一致化質量和產出水平，從而實現盈利能力和競爭力的最大化。而隨著數據利用和可視化驅動軟件的發(fā)展，未來工廠將變得更加智能化。