通过算法、物联网、历史数据分析和实时数据预测来确定设备维护时间表并增加正常运行时间，是一种越来越受制造业青睐的方法。

图.工业数字化手段（iStcok）

过去，制造业常常缺乏足够的数据来预测关键设备故障，只能依靠反应性维护来快速恢复工厂的生产。然而，长时间的停机会增加成本，大量的手动故障排除和根本原因分析也会加剧成本负担。现在，随着数字化和工业互联网的广泛应用，制造业对设备数据的访问大幅增加，将挑战从数据可用性转移到如何获得数据价值，并将其转化为可操作性。

数据驱动的维护策略是随着数据量的增加和技术的发展而不断演进的。大量可访问的数据使得设备维护团队能够进行故障预测，计算基于设备状态的维护触发点，并与一线人员分享这些理解。数据驱动的策略使制造商能够削减以往用于预防性维护计划的运营支出。相比历史上仅依靠基于时间的预防性维护，该方法能够避免许多昂贵的计划外停机。

对于数据驱动的维护策略来说，分析是关键的步骤。例如，工厂可能会收集来自数十万个传感器的时间序列数据，涵盖温度、压力、液位、流量、振动等参数。这些数据以小时、分钟、秒甚至更高频率的间隔进行记录。处理这些海量数据，以便从中提取有价值的信息和洞察，对于工厂来说至关重要。

图.设备工程师正在查看设备数据（iStock）

当CBM与模型构建相结合，将监控和预测技术融合在一起形成预测分析时，其价值就大大增加了。例如，利用几乎实时的振动数据进行泵组的CBM需要设置保守的触发器，以有效避免在检测到故障后安排和执行维护活动所需的时间。然而，保守触发器的缺点是不可避免地会偶尔误报。

数字化还为设备维护提供了更好的数据分析和决策支持。通过数据分析工具和仪表板，维护人员可以对设备运行情况进行实时监测和分析。他们可以识别设备的瓶颈和故障模式，并进行优化和改进。

图.设备数据看板（PreMaint）

数字化系统还可以提供数据驱动的预测模型，帮助预测设备的寿命和维护需求，从而制定更有效的维护计划。预测性维护的关键在于基于历史数据和实时数据的分析，预测设备可能出现故障的时间和类型，并提前采取相应的维护措施，从而最大限度地提高设备的可靠性和可用性。

PreMaint设备健康管理平台为数字化时代的设备维护策略提供了重要支持。通过全面的数据监测、分析和预测，PreMaint帮助企业实现设备维护的智能化和优化，提高生产效率和设备可靠性。

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