通過使用機器學習，結合從工業物聯網（IIOT）設備收集的數據，可以改進流程、降低成本并提高效率。

預測性維護應用數據和模型來預測設備或資產何時發生故障。這種方法可以通過預測故障，來幫助公司主動解決可能導致代價高昂的停機或中斷情況。

另一種方法是采用“停機修復”方法，這在很多方面對公司而言都是昂貴的。一旦機器發生故障，與事先知道并避免該問題的情況相比，要使機器恢復正常則需要大量資源。

維護類型

有三種維護方法：

1、被動性

被動性維護方法意味著我們僅在部件出現故障時才進行更換。這種方法會導致嚴重且昂貴的后果，根據我們所談論的機器類型，它甚至可能是危險的。例如，如果有問題的機器是一臺噴氣式發動機，故障可能會危及數百人的生命，并可能會毀掉一家公司的聲譽。

2、預防性

預先計劃的維護是一種稍微好一點的方法，因為是定期對問題進行分類和處理。但是，您可能會在實際需要執行某項操作之前就已經對其進行了更改或維護，這會浪費公司的資源。您不知道何時可能發生故障，因此需要采取保守的方法來避免不必要的成本。例如，當您提前維護機器時，實際上是在浪費機器的使用壽命，效率低下地使用維護資源，并且通常會增加您的業務成本。

3、預測性

能夠預測機器什么時候會出故障是最理想的情況，但是很難準確預測。在最佳情況下，您將知道機器何時會出現故障。您還將知道哪些部件將出現故障，這樣您就可以減少診斷問題所花費的時間，并減少流程中的浪費和風險。當機器故障由預測系統發出信號時，維護計劃應盡可能接近事件，以充分利用其剩余使用壽命。

預測性維護可以解決的問題

利用從工業物聯網（IIOT）設備收集的數據，我們可以解決廣泛的維護問題，最終目標是使用機器學習（ML）達到先發制人的態勢。

可以解決的問題包括：

▲檢測故障點。這一概念包括預測部件何時出現故障，并有助于更好地預測部件或機器在其生命周期中的哪個階段會出現故障。

▲早期故障檢測。在這種情況下，我們可以通過將傳感器數據應用于機器學習算法，在故障發生之前檢測出故障。

▲最大限度地延長剩余使用壽命。能夠預測部件發生故障的時間間隔，我們就可以在正確的時間應用維護或更換部件。

我們越能準確地預測部件或機器何時會出現故障，就越容易在整個組織內實現最高的生產力和效率。

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