工业4.0技术为有效的预测性维护实践提供了一条途径。

贾斯汀·莱斯利（Justin Lesley），Motion Industries和Chantel Massie，Rexnord Corp.

自1700年代后期第一次工业革命开始以来，工业维护和可靠性实践就不断发展。如今，我们已经进入了第四次工业革命（行业4.0），其中PDM（预测维护）解决方案提供商有望成为可靠性的灵丹妙药。

他们对“未来工厂”的愿景包括自动生成的数字待办事项列表，这些清单是在必需的行动之前数月创建的。期望这些列表通过将可靠性和维护专业人员直接指向需要注意和规定的资产，实际上将消除对手动路线和基于时间的PM的需求，并详细规定哪些问题需要解决以及何时需要解决。

那不是全部。生成这些列表的软件还将指示每个资产的剩余使用寿命，甚至提出有关是否应根据保修，服务时间和维修历史记录等因素进行修理或更换资产的建议。该软件也可以自动订购零件，以便它们及时到达工厂。

那就是愿景，但是今天的现实是什么？解决方案提供者实现目标需要什么？

简单与高级

PDM解决方案正处于市场进步的进化周期之中。一些PDM提供商刚刚开始开发旅程，这意味着专注于用于生成机器健康数据的硬件。最基本的解决方案具有传感器，可简单地使用硬接线连接将原始数据输送到机器附近的PLC中。

更进行的解决方案无线传输传感器数据，并结合了某种形式的统计分析，例如机器学习，将原始传感器数据转化为更有用的见解。

与这些高级解决方案关联的计算和存储功能可以使用网络边缘设备（工业计算机）或在云级别进行本地执行，具体取决于系统体系结构和资产连接性偏好。

数据收集是任何PDM解决方案的基础，围绕什么数据以及准确评估资产健康或预测即将到来的失败所需的数据不足。

数据分析

无论如何，现代PDM解决方案需要直接从监视资产收集的连续，一致的数据，以记录KPI（关键绩效指标）。但是，是否需要直播传感器数据，以便每天每秒跟踪KPI，还是我们可以每小时一次或每天进行一次对传感器进行轮询？我们收集的数据类型呢？振动是否真正需要评估旋转设备的性能？我们还需要温度，油状况，电流，电动速度等吗？

这些问题将在未来数十年内由解决方案提供商和可靠性从业人员进行辩论，直到在设备类别中为PDM准确性建立成功的记录。

一旦传感器集成并且数据流动，现代PDM解决方案的真正魔力就可以实现。该魔术在使用机器学习（ML）算法来解释原始传感器数据的软件中，该算法将趋势和链接模式链接到先前记录的结果。例如，某些振动签名可能与已知组件故障点相关联，例如。，通过历史研究，承受降解与轴未对准。这被称为规定维护（RXM），是建立的解决方案提供商比新PDM播放器具有优势的地方，这些PDM播放器可能只能一般地检测变化。以同样的方式，可以通过将数据趋势和模式与历史结果相关联，可以估算资产的剩余使用寿命。

解释机器健康数据的另一个策略是使用已发布的ISO标准。这种方法的反对者认为，ISO标准可能与整个工业世界中发现的PDM应用程序相关。现实介于两者之间。ISO标准是整体机器健康的良好指标，但应与资产制造商的专业知识相结合，以降低特定的维修建议。

直接数据足够吗？

到目前为止，我们仅讨论了直接从相关资产收集的数据。还有许多其他与机器性能有关的输入。考虑环境因素的影响，例如环境空气温度，湿度和大气压。此外，与有关资产相关的辅助设备的健康和性能将产生影响。

例如，驱动轴一端的未对准可能会在另一端的电动机上产生高架振动。随着PDM解决方案变得更加先进，他们将开始将这些间接数据输入纳入其预测模型，从而增加了额外的智能和准确性。

高级维护和可靠性技术的下一个前沿将涉及工业供应链。在检测到待处理的资产故障之后，尤其是在零件容易获得和/或方便地存储在备件架上后，修复或更换的决定相对简单。当零件有多个月的交货时间时，决策会发生很大变化。

随着PDM解决方案提供商开始与供应链合作伙伴更加紧密地合作，诸如交货时间，保修覆盖范围，服务时间和维修历史等进一步的投入将有助于可靠性专业人员决定维修资产或用新单位替换资产提高效率。

快速开始缩放

为整个设施制定全面的PDM策略可能是压倒性的。解决方案提供商理解这一点，其中许多提供了“入门套件”，以帮助用户在无需做出巨大承诺的情况下测试他们的解决方案。这些套件通常提供一些传感器和传输数据所需的其他硬件。许多入门套件使用本地或“ PREM”（前提）体系结构，可以选择在扩展时升级到连接或基于云的体系结构。一旦您对解决方案感到满意（对用户进行了训练，可以证明价值并了解传感器的安装），就该部署更多传感器并扩大扩展了。

即使您最初没有整体PDM策略，也可以考虑监视设施中所有关键资产所需的解决方案，以及如何使用它们创建的数据。

当您开始绘制前面的课程时，您将需要构建设施中所有可维护资产的清单，并按照关键性对它们进行排名。注意到哪些资产易于替换，而定制的资产很容易替换，较长的交货时间或难以更换的资产。

您还希望为投资回报率或资金/批准目的创建一个框架。PDM解决方案的ROI计算可能很棘手，因为您需要包括“硬美元”和“软美元”。最终用户应考虑在探索预测性维护解决方案以及将其用于组织中使用的总体策略时咨询经验丰富的第三方。

现在利用

尽管PDM解决方案并不完美，但它们提供了宝贵的机器健康见解，并且只会随着时间的推移而改善。解决方案提供商每天都在记录成功案例，并且随着硬件和软件改进的进行，将越来越多地记录越来越多的人，并且PDM被视为主流。

根据您公司的规模及其技术 - 采用的成熟度，您可能拥有大大不同的资源来利用当今的预测维护解决方案的好处。如果您的组织尚未使用这些工具使用这些工具，那么今天开始PDM旅程符合您的最大利益。EP

贾斯汀·莱斯利（Justin LesleyMotionIndustries.com），指导与MRO行业有关的IIOT战略和合作伙伴关系。他的职业生涯以他的精益制造业和六个Sigma认证的支持以及他的工程证书的支持。

Chantel Massie，密尔沃基Rexnord Corp.的软件产品经理数字解决方案（rexnord.com），管理Rexnord的智能状况监控系统（SMCS）门户和移动应用程序的软件设计。Massie的职业生涯始于美国空军的软件工程师。