物聯網傳感器的影響是多方面的，不過對于工廠來說，可能沒有什么比預測性維護更重要的了，尤其是對于計劃外的設備停機，給企業帶來了巨大的經濟損失。據Carbonite在2015年的一項研究估計，小型企業的停機成本可能高達每分鐘427美元，而大中型公司的成本飆升至每分鐘9,000美元以上。

另據德勤（Deloitte）的一份報告，預測企業資產的故障可以將設備正常運行時間增加20%，將生產效率提高25%，并將故障減少70%。此外，該研究還發現，預測性維護可以將維護成本降低25%。這可以成為許多行業的救命稻草，這引發了一個問題，什么是預測性維護，它有哪些優勢？

什么是預測性維護？

預測性維修（Predictive Maintenance，簡稱PdM）是以狀態為依據(Condition Based)的維修，在機器運行時，對它的主要（或需要）部位進行定期（或連續）的狀態監測和故障診斷，判定設備所處的狀態，預測設備未來的發展趨勢，以及可能出現的故障模式，預先制定預測性維修計劃，確定機器應該修理的時間、內容、方式和必需的技術和物資支持。

預測性維護集設備狀態監測、故障診斷、故障（狀態）預測、維修決策支持和維修活動于一體，是一種新興的維修方式。預測性維護可以監測的傳感器種類繁多，比如常見的溫度、濕度、振動、聲音、光波以及電流傳感器等。

隨著概念的成熟，預計預測性維護將變得更加普遍。Markets and Markets一份報告預測，到2026年，預測性維護市場的估值可能達到159億美元。

預測維護的優勢

基于時間的維護計劃可能能夠避免計劃外停機，但低效率的資產維護也可能迅速增加運營成本。主要風險是過于頻繁地維護資產，導致不必要的支出，用于更換仍然可以使用的資產零件或設備。監測這些相同的資產，并以更高效的計劃進行維護，可以比定期維護節省高達12%的費用。預測性維護對工廠設備監測的優勢如下：

降低維修成本：研究數據表明，可降低維修成本25-30%

消除生產宕機：研究數據表明，可降低生產宕機達70-75%

降低設備/流程的停機：研究數據表明，可降低設備/流程停機35-45%

提高生產效率：研究數據表明，可提到生產效率20-25%

節省材料成本：研究表明，可節省材料成本達19.4%

減少庫存維護和維修：研究表明，可減少庫存維護和維修達17.8

高投資回報率：研究表明，預測性維護的平均投資回報周期為14.5月

ZETA預測性維護方案

作為新興的LPWAN技術，ZETA技術研發商縱行科技推出了ZETA預測性維護方案，打造了“ZETA+Edge AI”邊緣智能終端，能直接在設備上進行數據采集、計算分析從而輔助決策，不僅能滿足工業各種復雜場景的靈活部署，也真正解決了工業場景中數據采集“最后一公里”的數字化難題。

Edge AI，除了邊緣計算的快速、安全、可靠和可拓展的四大優勢之外，最大的優勢在于能有效降低成本。一是，邊緣計算可避免大數據量通訊，不占用云端資源，使預測性維護的實施方案極其靈活、輕便，從而可使成本降到最低。另外，縱行科技把Edge AI進行前置，移植到智能終端內部，實現數據的即采集即處理，能最大限度延長終端電池壽命。

ZETA Edge－AI智能終端的故障告警準確率能達到95%，誤報率低于1%。ZETA Edge－AI智能終端采用了最高配置：使用MEMS加速度傳感芯片使產品能達到29kHz（3dB）的頻響，程序設置25.6kHz的采樣率，有效分析0-10kHz頻段的頻譜，能涵蓋90%以上旋轉機械設備的故障特征頻段。同時，單次采集1.28s的振動數據，保證頻譜有0.78Hz分辨率，能精確定位故障或特征譜線。

ZETA預測性維護方案能夠長期監測分析歷史數據，采用閾值判定、趨勢分析和概率統計等方法對設備狀態進行評估，及時發現設備異常狀態。對于常見故障，包括轉子不平衡、不對中、安裝松動、軸承和齒輪損壞等，ZETA智能終端也能給出報警以及故障類型判斷，協助用戶進行故障排查和定位，提高故障處理效率，保障工廠設備運轉不停。它能極大地節省開銷、增強系統的可用性，避免或最小化故障停機時間，有時候還能挽救生命。

基于低成本和高性能的優勢，ZETA預測性維護方案可以為工廠設備監測以及數字化管理、工廠資產保值帶來更大的信心。目前，ZETA預測性維護方案已經在泰國暹羅水泥集團、南方水泥等國內外大型化工企業內落地應用。