罗兰贝格-预测性维护——数字化运维的制胜基石-2021.3-9页_1mb

预测性维护总结

核心内容

预测性维护是数字化运维的关键组成部分，是通过工业互联网、大数据及人工智能技术实现对设备运行状态的实时监控与故障预测，以提升运维效率、降低维护成本并保障产品质量。随着制造业的智能化发展，预测性维护逐渐成为企业选择运维服务供应商的重要考量维度。

主要观点

• 预测性维护是运维服务发展的最新阶段，相较于传统维护方式，其具备更高的主动性与精准性。
• 该模式通过设备与传感器的数据采集、边缘计算与云端分析，实现对设备运行状态的实时评估与预测。
• 预测性维护不仅能够有效减少设备故障带来的停线时间与维修成本，还能为智能制造提供数据支撑，推动整体运维体系的升级。
• 预测性维护具有广泛的应用场景，包括资产盘点、维修运维、生产控制及供应链管理等方面。

关键信息

运维服务发展阶段

1. 消极维护：设备故障后进行维修，具有高度不可预测性。
2. 预防性维护：基于厂商保养计划进行维护，但寿命预测不准确。
3. 基于条件的维护：根据设备运行状态进行维护，但对外部因素考虑不足。
4. 预测性维护：通过数据采集与人工智能模型预测设备故障，实现主动维护。

预测性维护的优势

1. 对产线影响小：无需对产线进行改造，仅需连接设备与服务器。
2. 复制性高：可在相同设备上快速复制，数据积累有助于提升模型精度。
3. 实质成效显著：可降低5-10%的MRO成本及5-10%的总体维护成本，提高10-20%的设备运行时间。
4. 应用场景广泛：可延伸至资产管理、生产排程、供应链管理等多个领域。

预测性维护实施流程

1. 引入机遇分析：根据部件成本、故障频率及影响范围，识别最佳引入对象。
2. 数据采集：通过传感器与数控系统采集主轴位置、机床程序、管理数据等信息。
3. 特征分析：采用时域分析、频谱分析、时频分析等方法提取设备运行特征。
4. 特征识别与验证：识别正常与磨损状态的特征表现，并通过统计方法验证特征有效性。
5. 机器学习模型构建：基于特征向量构建预测模型，持续优化模型精度。
6. 实际应用：通过模型实现故障预警，与生产排程系统联动，提升运维响应效率。

预测性维护的应用场景

1. 数字化资产盘点：利用传感器数据确认资产存在，提升盘点效率。
2. 数字化维修运维：实时数据作为维修流程启动的依据。
3. 生产及物料控制系统赋能：实时收集加工数据，形成可视化报告，支持生产管理。
4. 供应链赋能：设备故障数据用于供应商质量管理与绩效评估。

预测性维护的技术支撑

• 硬件部分：包括数据采集设备（传感器+传输设备）和边缘计算服务器。
• 软件部分：涵盖模型搭建与云端服务，支持数据存储、可视化及模型迭代更新。

结语

预测性维护是人工智能在数字化运维领域的重要应用，是实现制造业智能化转型的制胜基石。通过预测性维护，企业能够实现主动、智能的运维管理，从而提升整体运营效率与产品质量。

联系方式

• 朱咏：罗兰贝格合伙人
  • 电话：+86 215298 6677 - 838
  • 邮箱：Yong.Zhu@rolandberger.com
• 杨宜书、胡毅：罗兰贝格高级咨询顾问
• 官网：www.rolandberger.com

注：本报告内容由罗兰贝格管理咨询公司提供，仅作一般性参考，具体应用需结合企业实际情况与专业建议。