2023年及未来预测性维护的关键趋势

预测性维护是一种利用数据和分析来预测设备何时可能发生故障的技术，允许提前安排维护并提高整体可靠性。在未来几年，技术的进步和数据的日益可用性可能会推动预测性维护使用方式的重大变化。在本文中，我们将探讨可能在2023年及以后塑造行业的一些预测性维护的关键趋势。

2023年及未来预测性维护的关键趋势

以下是未来一年预期的7大预测性维护趋势。

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，使识别可用于预测设备何时可能发生故障的模式和趋势成为可能。这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重要的作用。物联网设备，如传感器和智能仪表，可以收集设备性能的实时数据。这些信息随后可用于识别潜在问题并在故障发生前安排维护。

检测技术

预测性维护涉及使用系统性的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，如红外热成像、超声波分析、振动监测和机器人检查。这些技术是非侵入性的，能够精确和经济高效地测试设备。结合多种方法可以准确确定退化的来源并提高资产可靠性。

数字孪生

当前的技术水平还不足以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复制品提供了一种解决方案，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。通过在预测性维护中使用数字孪生，制造商可以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并制定可行的计划来防止关键问题。

 

 

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，如传感器读数、过去的报告和环境参数，以预测设备故障。为支持这一点，初创公司和扩展公司正在开发分析工具来综合和聚类数据。大数据平台还可以通过检查大型数据集中的模式来提高系统健康状况的透明度，并实现精确建模和有效预测。这些解决方案提供的数据驱动预测可以为更明智的业务决策和减少周转时间提供宝贵的洞察。

预测性维护即服务

预测性维护即服务（PdMaaS）正使预测性维护对制造工厂更加accessible和affordable。通过这种方式，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。这些解决方案还能实现按需访问预测性维护，并提高可扩展性，消除了基础设施和开发成本的需求。