经过前面几期的科普课堂，想必小伙伴们对PLM以及IoT的一些概念名词也有了一定的理解，今天我们继续为大家推出第四期科普课堂：什么是预测性维护？它是如何改变制造业？
预测性维护是一种维护类型，可以直接实时跟踪资产的运行状况、状态和性能。预测性维护旨在减少成本高昂的意外故障，并让制造商有了根据自己的生产计划计划进行维护的机会。
通过结合经由工业物联网（IIoT）收集的实时数据，预测性维护可连续分析正常运行期间设备的状况，以降低设备发生意外故障的可能性。
通过预测性维护，组织可以监控和测试各种指标，例如轴承转速、润滑或温度。这些工具使用基于状态的监视和IIoT技术，可以检测正常运行期间的异常情况，并向设备所有者发送实时警报，以指示潜在的未来故障。更具体的预测性维护类型包括：
这是在有转动机械的制造工厂内部使用的一种常见的预测性维护。它可以检测设备的不平衡情况、是否有未对准或松动的零件。
声音可以转换成听觉或视觉信号，技术人员可以听见或看到这些信号，指示诸如低速和高速旋转机械中轴承磨损或润滑不足的情况。
• 根据设备的生命周期定期进行预防性维护，而不论使用情况如何，以确保不会出现任何问题。
• 仅在需要时才进行预测性维护，这是基于IoT传感器实现的设备洞察力，因为随着时间的推移设备会磨损，制造商可以主动安排维护时间并避免成本高昂的意外故障发生。
尽管两种形式的主动维护都旨在防止设备故障，但是“基于状态的维护”与“预测性维护”之间存在显著差异。
基于状态的维护（CBM）使用传感器从一台设备收集有关各种条件（例如温度、压力或振动）的实时测量值。只有在需要时才进行维护，即当您的设备必须进行维修时才会进行维护。
而预测性维护是一种基于条件的维护，它用到了由IIoT传感器获得的恒定的大规模的数据。
预测性维护不仅仅考虑条件状态，还利用大数据方法根据资产历史记录和相关数据来预测设备性能下降的情况。预测性维护使技术人员甚至可以更早地发现潜在问题，因此可以更有效地安排维护。另外一方面，基于状态的维护往往会面临多台设备同时需要维护的风险。
预测性维护是IIoT的革命性应用程序，具有巨大的优势。下面，我们来探讨下可以为您的组织带来差异化的五个好处：
预测性维护使技术人员能够在设备出现故障之前提前发现问题并解决问题，因此您可以：
无需因意外故障或停机而中断工人的生产。根据工人的日程安排制定的预测性维护计划，可以：
利用通过设备传感器收集的IIoT数据的强大功能，产品设计人员可以使用这些重要信息来：
意外的停机或故障可能导致您的员工处于危险的工作环境。通过预测何时可能发生故障，可以确保：
要从预测性维护计划中得到好处，您必须打下坚实的基础，确定关键资产的优先级，并从可以随时间扩展的高价值用例入手。以下是开始实现服务转型的方法：
获得高层管理人员的支持，并概述预测性维护程序的好处和目标。指出经历过严重故障历史的设备及其相关原因。
可以利用配备有传感器并连接到IIoT平台（例如PTC的Thingworx）的设备来进行预测性维护。
利用IIoT工具将状态监视活动转化为行动。由IIoT驱动的状态监控建立的连接性可用于分析，自动化以及OT与IT之间的集成，以进一步提高效率。
通过实时警报发送的智能算法创建的见解，为您的服务团队提供支持，以协调维护。
预测性维护会让您看到众多投资IIoT的好处-从减少停机时间和降低生产率滞后到节省成本的优势等等，不一而足。预测性维护的好处将影响到您的服务部门之外，从而扩展到整个企业范围。不要等到设备停机后再修理它们。通过预测性维护实现主动行动并优化员工效率。通过PTC的电子书来启动企业的转型之旅，该电子书介绍了如何使用IIoT来维护设备。