由于自动化和全球化，制造业日新月异，各公司竭尽全力降低成本。许多公司正在转向预测性维护计划，以***大程度地减少停机时间并使机器保持***佳运行状态，但有些人仍然怀疑这些策略是否值得进行前期投资。 要真正回答这个问题，您***先必须了解实际发生的资金故障费用，并了解预测性维护计划将如何提供帮助。 机器故障的成本 研究始终表明，停机是世界各地制造商所承担的主要成本之一。机器故障不仅会导致商品生产停顿，还会以外部维修服务的形式增加人工成本，并且在设备固定或更换之前，制造商的劳动力利用率不足。 一些研究表明，由于故障的直接结果，平均每年制造商会遭受近1,000个小时的停机时间。在某些行业（例如，汽车行业）中，这每分钟可能会增加数千美元。即使这种极端情况并不能反映所有行业，但很明显，计划外停机会严重影响任何企业的利润。 预测性维护程序如何工作 过去，制造商只能利用OEM指南来确定其维护计划，但这会导致很大的出错空间。这些准则仅占操作能力的一小窗口，一些制造商会进行不必要的维修，而其他制造商会运行其设备直到设备损坏。 幸运的是，预测性维护程序还具有通过查看从振动分析，超声数据到热成像成像等所有内容来监视有关机器健康状况的实时信息的能力。当长期使用后跟踪该数据并通过预测算法进行处理时，制造商可以更准确地了解其机器的运行状况。这些程序要求您具有启用了IoT的传感器和计算机化的维护管理系统，以跟踪资产的数据。 预测性维护节省 一些研究表明，通过消除前几代人的猜测游戏，预测性维护程序将生产率提高了25％。这是因为，当制造商被告知其机器的实时状态时，他们能够就维护计划做出更明智的决定。***终，这使他们不必进行多余的维修工作，并避免了机器运行至完全故障。 此外，进一步的研究显示了预测性维护工具