在開發和制造產品時，維護是一個非常重要的問題——這是有充分理由的。

對于機器操作員和工廠管理人員來說，預防性維護和資產維修會消耗不必要的資源和費用，并嚴重阻礙高效運營。僅僅一個小時的停機時間就可能使一家大型企業的生產力損失超過10萬美元，并嚴重影響客戶滿意度。

事實上，三分之一的維護活動執行得太過頻繁，據IBM稱，將近一半的維護活動無效。

制造商和資產管理公司正在尋找更好的維護方法，而答案在于將物聯網(IOT)與預測分析相結合，以提供預測性維護解決方案。

有鑒于此，物聯網(IoT)預測性維護應用市場正在快速增長，預計到2022年將達到109億美元。

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為什么預測性維護會改變游戲規則?

想象一下，如果您在任何故障發生之前收到來自移動應用程序的警報，而不是必須根據過去的觀察來估計零件什么時候會過時，預測分析和傳感器觸發的警報會告訴您何時更換零件，從而減少計劃外停機時間并保持設備***的運行時間。

預測性維護還消除了維修成本，這對于制造商和最終用戶來說都是一個很大的未知數。當設備中的電子元件出現故障時，識別問題可能需要5分鐘或5小時。同樣，更換損壞或磨損的零件也是如此。

由于運營時間損失以及二次財務損失，主要故障的代價是高昂的，例如，如果商用或家用冰箱發生故障，那么冰箱內的東西可能就會損壞。機器越大或越復雜，維護對生產和運行成本的影響就越大。即使是系統中的一個小缺陷，如果不及早發現，也可能導致意外且代價高昂的停機時間。

借助物聯網驅動的預測分析，您可以準確預測資產何時需要維護。

它是如何工作的

在物聯網設計階段，制造商對其生產流程和資產進行建模，以創建物聯網模型——數據收集和傳輸傳感器、應用程序、云、網關和其他系統部件的連接系統藍圖。他們可以配置一組“規則”，用于識別維護問題，并在需要維修或更換部件時發出警報。

一旦系統部署完畢，應用于物聯網系統數據的機器學習算法將分析相關歷史事件，并將其與物聯網模型進行比較，該模型是“應該是什么”的參考，以便預測事件故障。預測分析儀表板還總結了操作數據，使用戶能夠隨時了解系統的運行情況。(物聯之家iothome)

每項資產或“事物”都會生成數據，并將其狀態傳回云或外部系統。這創造了一個可以追溯到制造流程的閉環洞察力。

這些洞察力是預測性維護的核心——它們不僅僅是減少停機時間。

物聯網預測性維護的好處

分析資產和流程數據不僅可以***限度地減少停機時間，而且還可以影響您公司的收入：

• 延長資產壽命：物聯網預測分析使制造商能夠執行根本原因分析，并在機器或工廠停止運轉之前找到問題所在。
• 將預測性維護貨幣化：當設備制造商能夠證明他們增加了正常運行時間并降低了維護成本時，他們可以向客戶提供一定程度的可預測性，從而提高購買價格并將其作為戰略競爭優勢。向客戶推銷基于數據分析的數字服務機會還可以為公司帶來經常性收入和突破性增長。
• 減少停機時間并提高生產力：通過在問題導致整個系統出現故障之前發現問題，從而減少意外停機時間。減少計劃的人工檢查也可以提高生產效率和產量。
• 提高客戶滿意度：自動提醒客戶何時需要更換零件，并在特定時間推薦維護服務，這將使您的產品與市場上的其他產品區別開來，并讓客戶滿意。
• 減少人為錯誤的機會：維護機械設備需要對其機械、工程和操作有深入的了解。再加上一個完整的系統，包括到云、應用程序、軟件和固件的連接，您就有了一系列需要維護的東西。預測性維護在物聯網系統成為主要問題之前識別出“故障線路” ，并減少人為錯誤的可能性。

預測性維護永遠不能完全取代人工監督，并且總是需要某種程度的人為干預。但是停機時間的減少，以及隨后運營成本的降低和產品穩健性及客戶滿意度的提高，是制造商轉向物聯網的主要原因。