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徐工漢云淺析設備管理與預測性維護預測性維護是一種預測機器部件未來故障點的技術，所針對的對象是機械設備，可以對設備實時監測，進行大數據分析，提前感知設備故障，在部件發生故障之前其進行維修或更換，從而使設備的停機時間降到最低，以及讓設備機械部件的壽命最大化，同時可以遠程服務和提前排查故障隱患，使維護變得更加智能，運營更加可靠，成本也更低。接下來，我們一起來詳細了解下設備管理與預測性維護有哪些作用。▼預防硬件故障通過數據的收集預測分析，可以提前得知設備可能會發生的故障，以及故障的原因，從而讓工程師在機器離線或休眠時進行修理。▼優化維護例程通過預測分析，可以準確的找出需要引起關注的機器或零部件，工廠技術人員便根據需要調整機器或零部件的庫存，以及其它的一些優化維護問題，為企業節省時間、人力等資源成本。▼加強工作場所安全通過預測分析，可以預知設備故障，以便工程師檢測維修，從而降低意外事件的發生，有效加強工廠工藝場所的安全性。▼提升產品質量機器設備突發故障會導致一系列嚴重問題，包括原材料損壞、機器設備零部位報廢，以及機器設備的維修成本等等。而通過采用機器設備預測性維護技術，則可以有效降低機器設備突發故障率，提升產品質量，確保企業效益。▼利用IoT預測分析根據專業人士研究，到了2022年，預估智能工廠市場規模將超過2000億美元，而這利益于IoT、大數據和預測分析技術。也就是說，這些技術有可能將生產力、獲利提升到全新高度，不論是制造商還是消費者都能獲利。簡單來講，通用應用預測性維護技術，可以有效解決機械設備生產運營的實際問題，包括設備使用情況，預計設備使用壽命，下一個生產周期中設備發生故障的概率，設備發生具體故障的原因等等。預測性維護的實例可參考徐工信息漢云平臺攜手新貝斯特國際集團在數控機床領域的工業互聯網合作，漢云圍繞智能車間、數控機床智能改造、數控機床預測性維護、大數據分析等層面進一步推動數控機床行業發展。漢云利用自身多年的工業互聯網實踐，提供機床本體數據、傳感器數據的采集方案及數采部署實施方案，借助新貝斯特的行業經驗及預測性維護模型驗證平臺，進行機理模型搭建、算法研究、試驗驗證，以拓展漢云工業互聯網平臺在機床領域的數據應用，打造有價值的機床行業數據應用APP。由上述可得知，預測性維護是未來智慧工廠的重要組成部

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