當前世界各國都在倡導工業4.0和工業互聯網，中國從2015年提出“中國制造2025”開始，歷經近五年的摸索和嘗試，漸漸開始落地，解決企業實際運行中的一些痛點問題。國家工業信息安全發展研究中心通過調研發現設備資產管理是目前落地最廣泛的場景，其中設備狀態監測落地率高達80%，預測性維護及圍繞它的相關技術更是被譽為制造業 “殺手級”應用。雖然設備資產管理發展態勢良好，但是國內企業的設備管理依然面臨很多挑戰。

一是設備管理方面難題。工廠新舊設備“幾代同堂”情況時有發生，設備運行狀態數據不及時、不集中、不精細、不完整，造成設備維護工作難于監管，影響設備運轉率，降低設備使用壽命。

二是突發故障搶修。即使我們實行按期維修的過渡手段，但還是不可避免的出現突發故障，有可能導致生產的臨時意外中斷，造成生產成本的大幅提升，甚至對人員的安全造成威脅。

三是專業人才短缺挑戰。隨著人口紅利的逐漸消失，專業人才的短缺，也給企業帶來的很大的挑戰。一是勞動力成本不斷攀升，二是專業化人才始終屬于一種稀缺資源，企業難以留住導致青黃不接。

這是整個行業在設備運維方面都不可避免的幾大挑戰，那么，我們應該怎么去解決這些問題呢？

預測性維護從三個維度幫助設備進行自我表達

一是解決設備自我感知的問題，首先得發現設備狀態的異常。但正常的設備雖然外表形態各異，但看起來都是一個大鐵疙瘩，怎么能感覺到它的異常呢？有經驗的工程師可以通過現場的聲響或溫度來進行判斷，但是沒有經驗的呢，一直運轉到設備“趴窩”了以后才有可能發現設備異常。

二是解決設備實現自我分析的問題，到底是什么導致的異常，故障部位是哪里，嚴重程度如何，該怎樣去應對。

三是有針對性的對設備采取維修策略，比如說采用動平衡、對中處理、潤滑、更換部件或者停機維修等。

天津三格電子風機方面應用：

審核編輯：湯梓紅