2023 年及以后的主要预测性维护趋势

在未来几年，技术的进步和数据可用性的提高可能会推动预测性维护使用方。

以下是预计来年 7 大预测性维护趋势的列表。

人工智能

人工智能和机器学习的使用将变得更加普遍。这些技术允许实时分析大量数据，从而可以识别可用于预测设备何时可能发生故障的模式和趋势。这样可以实现更准确和及时的维护，提高整体可靠性并减少停机时间。

物联网

物联网（IoT）将在预测性维护中发挥更突出的作用。物联网设备，如传感器和智能电表，可以收集有关设备性能的实时数据。然后，此信息可用于识别潜在问题并在故障发生之前安排维护。

检测技术

预测性维护涉及使用系统状态监测来防止设备故障。这可以通过使用检测技术来实现，例如红外热成像、超声波分析、振动监测和机器人检测。这些技术是非侵入性的，可以对设备进行精确且经济高效的测试。结合多种方法，可以准确确定退化源，提高资产可靠性。

数字孪生

当前的技术水平还不够先进，无法准确跟踪制造操作和设备中发生的动态变化。数字孪生通过创建物理设备的虚拟副本来提供解决方案，使制造商能够持续监控其实际工作条件并可视化未来场景。制造商可以通过在预测性维护中使用数字孪生来预测可能导致设备故障的异常和问题区域。此外，数字孪生可以模拟不同的情况，以了解影响机器性能的风险因素，从而做出更明智的决策和可行的计划，以防止关键问题。

预测分析

使用预测分析的预测性维护解决方案可以分析非结构化数据，例如传感器读数、过去的报告和环境参数，以预测设备故障。为了支持这一点，初创公司和规模扩大企业正在开发分析工具来合成和聚类数据。大数据平台还可以提高系统健康状况的透明度，并通过检查大型数据集中的模式来实现精确建模和有效预测。这些解决方案提供的数据驱动型预测可以为更明智的业务决策和缩短周转时间提供有价值的见解。

预测性维护即服务

预测性维护即服务 （PdMaaS） 使制造工厂更容易获得预测性维护且价格合理。有了这个，初创公司正在提供基于云的PdMaaS解决方案，可以降低基础设施成本，并允许制造商利用现有组件。这些解决方案还支持按需访问预测性维护，提高可扩展性，并消除对基础架构和开发成本的需求。

沉浸式技术

初创公司正在使用增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等扩展现实（XR）技术来简化资产检查。这些平台使执行现场检查、记录故障和跟进文书工作变得更加容易。使用耳机和智能眼镜，技术人员可以可视化有关组件的历史数据，从而加快原位诊断。同时，AR可以从设备传感器收集数据，以支持预测性维护计划。总体而言，AR和VR等沉浸式技术可以增强现场可视化并实现早期故障检测。

结语

在未来几年，技术进步和数据可用性将推动预测性维护的变化。主要趋势包括使用人工智能和机器学习、物联网的集成、云计算、检查技术和预测性维护即服务。通过利用这些技术和数据，企业可以领先于潜在问题并保持设备平稳运行。