预见性维护保养

预见性维护保养基于通过物联网传感器获取的持续的机械数据记录。对振动、温度、压力和听得见的发声信号等各种参数进行监控。然后利用机械学习算法对收集到的数据进行分析。这样，系统就能识别模式和异常情况，并创建预测模型，显示元器件何时可能出现故障。这样就可以及时安装易损零件，将维护保养无缝集成到生产工艺中，避免意外停机。

然而，预见性维护保养的实施非常复杂。企业面临着收集和处理大量高质量数据（大数据）、定义合适的负载和磨损极限值和建立强大的数据基础设施的挑战。此外，还必须开发机器的数字模型、训练人工智能算法和将解决方案集成到现有的维护保养工艺中。只有通过这些因素的相互作用，预见性维护才能充分发挥其潜力。

预见性维护应用于许多行业。在生产和制造领域，它可以优化维护保养工艺和降低成本。在机械工程领域，它是工业 4.0 标准的核心元器件。在汽车行业，它有助于避免计划外维修，而在航空和铁路移动式运输中，它能提高车辆和系统的安全性和可用性。它还在风能产业（如风力涡轮机）中发挥着中心化作用。

随着数字化程度的不断提高、物联网联网和人工智能支持的数据分析的使用，预见性维护正在成为智能工厂的标准。它被认为是工业 4.0 最重要的基石之一，因为它能提高生产率、降低成本和使企业适应未来的发展。