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了解的公司 预测性维护 根据 2021 年轴承点调查，设备停机时间可减少 18%。这种现代化的方法彻底改变了以往的被动维护模式，即团队等待设备出现故障后再进行修复。

预测性维护利用物联网、人工智能、ML 和云技术来观察系统性能，并在故障发生前发现问题。这些数字说明了一个令人信服的故事--企业的维护和服务成本下降了 17%，而预测性维护项目的收入增长了 10%。您的机器寿命更长，问题诊断能力更强，服务质量提高，您甚至可以创造新的盈利方式。

让我们一起探索专为工具制造商设计的预测性维护流程。您将学习到不同的技术，看到现实生活中的应用，并获得清晰的操作步骤。无论是新手还是经验丰富的专业人员，这篇文章都能帮助他们找到实现更智能、更经济的维护的最快途径。

工具制造商在没有预测性维护的情况下面临的挑战

制造部门的工具制造商在运营和财务方面面临的最大挑战是，他们只能依靠 被动维护 方法。这些数字说明了一个严峻的问题：工业制造商损失了大约 1.5 亿美元。 每年 500 亿美元 意外停机造成的损失。一个小时的停机时间可能给公司造成的损失超过 100,000 美元.

金钱的损失远不止是修修补补那么简单：

• 工具在失效和接近报废期时，因零件不符合规格而损坏和产生废料

• 如果没有适当的维护，设备会加速老化，造成原始资本投资的浪费

• 紧急维修费用 5-7 倍 比计划的预防性工作

反应性维护会造成生产瓶颈。制造商损失 800 小时 每年的停机时间一般为 4 小时.维护团队浪费 20% 他们的时间都花在了去正确的工厂地点解决问题上。

备件管理是另一个令人头疼的问题。维护团队经常找不到关键零部件，即使仓库已经满溢。一家发电公司发现，类似的组件在不同的地点有不同的名称，这导致了重复列表。

工人短缺使这些问题更加严重。由于经验丰富的员工退休，合格的工人变得稀缺，公司很难有效地管理其设备。寻找和留住优秀员工变得更加困难。

维护不善会扰乱整个组织。延迟交货会影响客户满意度。设备运行不正常会导致质量问题。维护不当的工具可能会损坏或发生故障，给操作人员带来风险。

工具制造商现在必须做出一个关键决定：是坚持采用价格昂贵的被动式方法，还是转而采用能及早发现问题的预测性维护策略。

工具制造商的预测性维护技术

正确的监测技术可使预测性维护在工具制造操作中发挥良好作用。传感器通过状态监测收集重要的性能数据，在潜在故障发生之前就能发现。

振动分析可帮助工具制造商检测旋转机械的机械失衡和校准问题。研究表明，振动传感器可以发现异常模式，从而发出即将发生故障的警告，让维护团队在问题变得昂贵之前及时介入。热成像技术可以发现过热的部件，声学监测技术可以捕捉到需要润滑的轴承发出的细微声音。