什么是预测性维护?

预测性维护是指使用数据驱动的主动维护方法，旨在分析设备状况，并帮助预测何时应该进行维护。以前，这是基于人工检查和维修的，但现在，计算机可以自动完成大部分工作，以节省成本。据麦肯锡公司称，基于人工智能的预测性维护可以将可用性提高多达 20%，同时将检查成本降低 25%，并将年度维护费用降低多达 10%。但这将如何改变?我们对 2022 年预测性维护趋势的预测是什么?以下是我们的想法。

1、人工智能增强的人类技能

人工智能将继续做它最擅长的事情——使用不断改进的算法在更短的时间内解释数据。(该组织)的员工将利用这些见解，帮助他们的公司扩展现有技术和流程，以更快、更高效的速度和规模运营。因此，在预测性维护中，机器人不会取代人的工作，相反，它们会帮助您更好、更快、更准确地完成工作。

2、智能工厂的兴起

根据 IIoT World 的说法，如果我们将“智能工厂”定义为一个利用技术的设施，使管理层能够根据数据和见解做出明智的决策，那么预测性维护肯定是实现这一目标的关键组成部分。使预测性维护成为可能的工具可以将原始数据转化为可操作的见解，进而促成明智的决策。这主要是部署连网的传感器、机器学习和人工智能支持，同时为地面或远程操作员提供易于使用的界面。如果您热衷于探索智能工厂对您组织的影响，那么不妨可以与像 konektio 这样的公司谈谈。

3、全球政府支出增加

FedTech 报告称，在美国，2020 财年 AI/ML 的公共联邦支出增至近 10 亿美元——比 2018 财年增长 50%——使其成为增长最快的新兴技术投资领域之一。随着过去两年的影响继续在全球经济体中引起共鸣，这种情况预计只会继续上升。

4、快速识别问题

大量时间继续浪费在寻找系统或设备中的确切故障点上。然而，这种情况正在改变。有一些产品可以识别机器上遇到的特定问题，这使得维护人员更容易高效快速地开始解决问题。此外，这些产品通常还会计算已识别问题的预期影响。因此，管理层可以优先考虑业务关键的补救工作，而不是影响较小的问题。

当然，到 2022 年，预测性维护领域将会出现更为先进的解决方案，并用于更多用例。