生產過程中的質量控制絕非易事，經常需要事后總結經驗教訓。當零件從生產線上下來接受檢查時，發現問題可能已經來不及了。如果等到生產流程的后續階段再去設法確保產品無瑕疵，會浪費大量的資源、時間和金錢。

不過，現在出現了一種有效替代方法。

比如說，想象一下，在焊接過程中，熱像儀密切跟蹤產品制造過程中的熱信號。如果產品焊接不當，系統會立即發出警報，以便實時糾正錯誤。隨著機器學習（ML）等先進技術的發展，這種顛覆性的生產效率已經開始嶄露頭角，并且成為預防性解決方案總體投資的一部分。

預防性維護的發展

如果您覺得“預防性解決方案”這個詞很耳熟，那是因為它與另一個更熟悉的詞“預防性維護”密切相關。

數據驅動型技術在短短幾年內就改變了制造業，其速度令人驚嘆。數字化轉型的更新迭代，如工業4.0和工業5.0，為制造業提供了諸多好處，特別是在促進預防性維護方面。

預防性維護是工業4.0的主要基石之一，其理論基礎是可以利用設備的健康數據來預防嚴重故障的發生。通過研究機器的振動或熱信號，并將這些數據輸入機器學習模型，制造商可以預測設備何時出現故障，并采取措施避免發生災難性后果。這種主動糾錯可以避免代價高昂的停機時間，而這一直是制造業的一大難題。

了解預防性解決方案

預防性維護是預防性解決方案的一部分。預防性維護帶來的諸多優勢同樣適用于預防性解決方案。但兩者又存在一些根本性的區別。

預防性維護可告知制造商設備何時發生故障。預防性解決方案則是更進一步，提出解決問題的方法建議。所以預防性維護是回答是否以及何時的問題，而預防性解決方案則是回答如何解決的問題。

預防性維護的關注重點更明確，著眼于生產設備。預防性解決方案則要涉及大多數的業務運營環節，包括供應鏈管理、員工排班、流程改進以及設備健康狀況。前面提到的使用熱像儀進行焊接操作修復，就是預防性解決方案解決流程低效的一個例子。配備實時監控裝置的機器可以立即解決生產線延遲問題，消除瓶頸，滿足每天甚至每小時的產量要求。

預防性解決方案不僅能發現生產設備的問題，還能發現相關業務運營中存在的問題，并提出解決辦法。

推動產業發展的技術和基礎架構

以前，生產過程是不透明的，但數字化轉型和數據使現在的生產運營更加透明。因此，發現和解決低效率問題變得更加容易。

大規模開發和部署IIoT傳感器可以說是汽車行業的主要變革之一。當機器有了傳感器，它們就可以“交流”，制造商則可以利用這些信息做出數據驅動型決策。但只有IIoT是不夠的。IIoT產生的海量數據很容易讓制造商淹沒在過多的信息中。不過AI等技術可以幫助OEM廠商理解數據。當數據輸入預見性ML模型后，可以提供預防性維護結果。

現在，打破制造企業各部門之間的數據孤島后，再加上讀取非結構化數據的能力，正在通過預防性解決方案，進一步推動行業以數據為依據做出決策。

生產效率的提高已經不是僅取決于生產車間的機器。生成式AI模型可以使用各種手冊、設備維護日志、電子郵件等存儲的專有信息進行訓練，并利用自然語言處理（NLP）技術為員工創建培訓模塊。經驗不足的工人可以查詢生成式AI模型以獲取維修說明，并在中心位置記錄日志，這樣數據就不會被鎖定和孤立。

預防性解決方案對未來的影響

制造業面臨的主要挑戰之一向來是相關數據的可用性。現在技術已經到位，期待預防性解決方案能夠以各種新穎獨特的方式幫助制造商。

預防性解決方案的應用案例不勝枚舉。

比如，產品服務化（OEM廠商租賃而非銷售設備）可以利用預防性解決方案獲得更穩定的收入來源。制造商可以從租賃的設備中獲取數據，進一步優化預見性AI模型。

結語

通過預防性維護，制造商已經減少了停機時間并節約了成本。除了根本原因分析和預防性維護，預防性解決方案在發現和解決機器以外的問題方面也有著廣闊的應用空間。那些已經通過數字化轉型鋪平了道路的OEM廠商將率先從這種整體方法中獲益。