借助机器学习实现更有效的预测性维护
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-03-15
由于几乎所有工业活动的数字化已经进行了一段时间，因此正在进行的工业合理化和精简一直处于前沿。对于作为维护经理或服务经理的您，需要新的方法和新的工具才能利用广泛访问信息和数据所带来的机会。
您应该问自己的问题是：
如何通过智能预测何时需要维护哪些设备来减少昂贵维护组件的库存？
如何才能更经济高效地进行维护？
我怎样才能更好地预测什么时候需要维护什么设备？
是否有比我现在使用的方法更好的方法来减少停机时间？
如何将我今天对系统维护所获得的见解与机房数字化所带来的可能性相结合？
从预防性维护到预测性维护
从根据基于间隔的预定计划进行维护到确定设备的情况和实际状况，绝大多数公司已经走了很长一段路。
通过有意识地投资进行预测性维护作为一种方法
可以利用存在的机会借助传感器和数据分析来自动控制执行各种维护措施的时间。使用机器学习进行高级统计分析和模式识别意味着提高维护效率的新机会，可以在组件级别监视机器，机器零件，大多数制造公司擅长记录大型机器的运行时间，并且通过收集和分析机器中的数据，还可以在组件级别对其进行监视，热传感器，流量计，压力表，水流量计，pH计和电导率计可用于监控泵，阀门，软管，压力工具或其他易磨损部件。
借助可编译和可视化数据的智能系统
可以更有效地利用对信息的访问，当然当今用于信息高级分析的现代工具可以连接到所需的所有数据源，并在清晰的仪表板上显示所有内容，通过实时和历史跟踪使用情况，可以轻松了解需要维护的内容和时间，当然从指示到完成维护，维护流程也可以实现自动化。
借助合适的业务系统提高服务业务的盈利能力
必须在企业中涉及多个职能，投资于预测性维护是当今许多公司积极追求的投资的一部分，目标是工作更多的数据驱动并使用实际可用的信息来做出更好的决策，贵公司围绕数字化和数据驱动的工作方法制定的战略不仅包括单个维护部门，还包括从财务到采购的所有职能，以创建高效的整体，通过改善服务和维护流程来支持制造业。想更多地了解我们如何帮助您在企业中使用预测性维护？