你還在“先用后修”的老套模式里轉圈，眼看著維護成本節節攀高束手無策么？英特爾預測性維護幫助你節省成本提高效率，快速告別亡羊補牢！

預測性維護方案可有效降低故障損耗率

機器磨損之后的維護工作常令企業困擾，由于機器磨損造成的故障會耽誤生產進程，使得制造成本大幅提高，并導致企業發展腳步減緩。

而預測性分析的出現為企業帶來了一線曙光，它可以預測未來事件發生的概率，運用計算來發現數據集中的關系和趨勢，在機器故障之前解決問題并降低維護成本。

建筑行業和食品加工行業十分重視生產設備的持續使用時間。一般來說，這兩個行業涉及到的生產設備使用壽命較長，但一旦設備出現故障，就會導致無法估量的損失。而預測性維護則可以幫助企業確定在用設備狀況，并預測何時需要維護設備。

預測性維護的數據源來自與性能、溫度或轉速相關的傳感器，它可以在收集數據后將其傳輸到云平臺，并利用數據分析方案對信息進行分析，以便更快地發現疲勞或磨損的零件，從而前瞻性地防止成本高昂的生產故障時間。

由此，預測性維護系統可以幫助企業更快地發現需要更換的零件，在發生嚴重損壞之前就啟動預防措施。服務部門也可以基于此系統進行快速反應，更換特定零件，或者提前進行維護工作，避免不必要的維護。

德國電信、英特爾和SAP三劍合璧

預測性維護目前面臨數據收集和實時分析兩大挑戰。而基于SAP HANA等內存數據庫技術的ERP系統在這里大有用處，把數據信息存儲在主內存而非硬盤中，同時以超低的延遲處理來自多臺服務器的查詢，充當整合中心。

目前，除了安裝在本地 （內部部署）外，SAP借助德國電信提供的基于英特爾至強處理器的云托管平臺，構建Dynamic Services for SAP Solutions，讓S/4HANA和SAP Predictive Maintenance and Service也能以云解決方案的方式提供，實現收集性能，溫度，振動或旋轉傳感器數據，并進行預測分析。這一系列設置共同驅動了預測性維護這種積極主動的方法，有效減少了故障中的機器停機時間和維護成本。

隨著工業4.0時代的到來，制造業需要管理的數據量持續增長。只要對數據加以適當的過濾和分析，都可以成為寶貴的信息來源。通過智能地監控和分析生產數據，即使中型企業也可以近乎實時地對不斷變化的參數做出回應并相應地優化生產。

而英特爾的一體式預驗證型硬件和軟件解決方案則使高效數據分析和預測性維護成為可能，解決機器維護的低效率高成本問題，讓機器運轉不停息，推進制造業健康持續發展。