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作为
工业互联网IIoT和
边缘计算的重要应用之一,
预测性维护大约在两年之前就已被寄予厚望。各大公司和初创企业都进行了***布局,似乎都坚信预测性维护必将成为IIoT中少数的“***级”应用之一。
比如华为抓住市场痛点,选择从“梯联网”切入电梯运维领域。
ABB在班加罗尔设立了新的针对节能变频器的数字化远程服务中心,全年无休的远程访问位于***终用户工厂内的变频器,实现预测性维护和状态监测。
霍尼韦尔推出互联辅助动力装置的预测性维护服务GoDirect,海南航空成为******采用GoDirect的航空公司。
空客则选择自建边缘计算和云平台能力,量身定做自用的预测性维护系统。
鉴于市场中的存量设备数目相当可观,绝大多数还没采用有效的预测性维护方案,而设备维护产生的费用超过设备总体生命周期成本的50%。谁不想用更好的手段来预防设备故障呢?
有***机构预测,2022年之前预测性维护市场都会保持高速增长,复合年均增长率(CAGR)为39%。
两年过去了,预测性维护发展得怎么样?
***近贝恩咨询发布了一份报告,总体上阐述了一个意料之外、情理之中的核心观点:预测性维护的发展不及预期。
任何事情的发生和演进,都有其必然的原因。预测性维护作为工业互联网的典型应用,分析它的发展现状对于整个领域而言,具有很好的借鉴意义。因此在本文中,你将看到:
■预测性维护的现状摸底。
■为何预测性维护发展不及预期?
■预测性维护的初创公司在***哪些能力?
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1现状摸底
工业设备的维护维修大致分为3种手段:
■修复性维修:属于事后维护,亡羊补牢。
■预防性维修:属于事先维护,基于时间、性能等条件对设备进行定期维修,更多还是凭经验。
■预测性维修:属于事先维护,基于安装在设备上的各种传感器,实时监控设备运行状态,更准确的判断故障何时发生。如果发现故障隐患,自动触发报警或修理命令。
GE在两年之前发布的一份研究报告令人记忆犹新——调查结果显示大批的工业企业正在走向预测性维护的“怀抱”。
从内部来看,预测性维护用于优化生产操作,将会带来20-30%的效率增益。从外部来看,设备制造商如果引入预测性维护服务,则有可能扭转当前竞争业态。
从战略角度评估,预测性维护代表着工业服务化和未来商业模式转变的历史选择。
尤其是云平台、边缘计算和人工智能的发展,开启了用***新技术改变预测性维护市场格局的机会大门。
以上几点综合考虑,各类公司纷纷抢滩预测性维护这方“沃土”,理所当然。
虽然对预测性维护的发展仍然坚定看好,但是很多企业已经意识到,预测性维护真正发挥效用的时间比预期的要长。
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