预测性维护是制造业迈向工业4.0的关键要素

预测性维护是制造业迈向工业4.0的关键要素

欲达成工业4.0目标，维护作业也须善用数码技术转型预测性模式。Domino Printing Sciences

制造业欲领先竞争者还必须洞烛机先，资料分析结合机器学习有助于改善资产的可用性、寿命等，包括预测下一个生产瓶颈可能发生的位置，以及如何以成本效益最高的方式为无法掌握的故障安排维护等，让企业得以降低成本、改善作业效率、进行资料驱动的决策。

采取反应性(reactive)维护，则当设备因故障而意外离线，对生产力的影响已不可逆，且会引发整个生产链的连锁效应。资料是数码转型的命脉，随著采用IIoT的制造业日益增多，运用AI与机器学习辅助资料分析，可从生产现场收集的大数据中过滤出异常信息，寻找潜藏的模式以提升设备可靠度预测的准确性，进一步驱动维护作业转型为全面的预测性模式。

制造业依据精确的预测信息可在设备故障前调整维护时程，预先辨识与解决潜在问题，避免处理紧急状况或过度维护(over-maintenance)所衍生的额外费用，并可提升设备正常运行时间与生产质量。先进资料分析也可辨识与管理新部署的全数码化解决方案的效益及对现行业务程序的影响，协助前瞻企业对抗未来的数码破坏与冲击。

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