预测性维护在智能制造中的作用
1.提高设备利用率和生产效率
预测性维护是一种高效的维护方式，它通过实时监控设备的状态，分析数据，预测设备的故障，以便提前采取维护措施。这种方式不仅可以避免机器因长时间运行而产生的故障，还可以使企业在维护过程中更加精准地制定计划，减少维护成本和时间。在智能制造中，预测性维护可以提高设备的可靠性和生产效率，减少停机时间，从而提高整体的生产效率。
2.降低维护成本和提高投资回报率
传统的维护方式是以时间或次数为依据的计划性维护，这种方式可能会造成维护时间和成本的浪费，而对于一些潜在的故障却无法提前进行预防。相比之下，预测性维护则更加高效、智能和可靠。它可以通过分析设备数据，识别出设备在未来可能出现故障的迹象，从而提前进行维护和修理，避免了设备损坏造成的停机时间和维修成本。开展一项工业预测性维护计划可带来投资回报10倍、维护成本降低25%30%、故障消除70%75%、停产时间缩短35%45%、产量增加20%25%的节约。
3.实现精确的故障预测
预测性维护的目标是尽可能地将设备从出现异常现象到故障发生的这段时间（PF周期）缩短，以提高设备的可靠性和生产效率。预测性维护的关键是要从设备数据中整理出关键的指标，结合历史经验进行分析，最终形成一个与设备对应的预测性维护模型。这种模型可以预测出更为准确的故障的预计发生时间，以便于维护人员准确及时地做出应对。
4.优化维护例程和加强工作场所安全
预测性维护可以优化维护例程，根据需要调整工具和备件的库存，从而节省时间、金钱和空间。此外，通过预测性维护，可以避免设备故障引起的连锁反应，最大限度的降低安全事故风险。
5.提升产品质量和客户服务
预测性维护可以实时掌握设备状态，实现预测性维修，最大限度减少因设备故障导致的产品损坏。这样不仅可以提高产品质量，还可以提升客户服务，达到三赢局面。
总的来说，预测性维护在智能制造中的作用主要体现在提高生产效率、降低维护成本、实现精确的故障预测、优化维护例程和加强工作场所安全等方面。随着物联网、大数据等技术的不断突破，生产成本控制有了一个更好的解决方案，那就是机器监控和预测性维护，它可以帮助工厂减少停机，从而获得越来越高的经济效益。
