物聯(lián)網(wǎng)傳感器的影響是多方面的，不過(guò)對(duì)于工廠來(lái)說(shuō)，可能沒(méi)有什么比預(yù)測(cè)性維護(hù)更重要的了，尤其是對(duì)于計(jì)劃外的設(shè)備停機(jī)，給企業(yè)帶來(lái)了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。據(jù)Carbonite在2015年的一項(xiàng)研究估計(jì)，小型企業(yè)的停機(jī)成本可能高達(dá)每分鐘427美元，而大中型公司的成本飆升至每分鐘9,000美元以上。

另?yè)?jù)德勤（Deloitte）的一份報(bào)告，預(yù)測(cè)企業(yè)資產(chǎn)的故障可以將設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)間增加20%，將生產(chǎn)效率提高25%，并將故障減少70%。此外，該研究還發(fā)現(xiàn)，預(yù)測(cè)性維護(hù)可以將維護(hù)成本降低25%。這可以成為許多行業(yè)的救命稻草，這引發(fā)了一個(gè)問(wèn)題，什么是預(yù)測(cè)性維護(hù)，它有哪些優(yōu)勢(shì)？

什么是預(yù)測(cè)性維護(hù)？

預(yù)測(cè)性維修（Predictive Maintenance，簡(jiǎn)稱PdM）是以狀態(tài)為依據(jù)(Condition Based)的維修，在機(jī)器運(yùn)行時(shí)，對(duì)它的主要（或需要）部位進(jìn)行定期（或連續(xù)）的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷，判定設(shè)備所處的狀態(tài)，預(yù)測(cè)設(shè)備未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，以及可能出現(xiàn)的故障模式，預(yù)先制定預(yù)測(cè)性維修計(jì)劃，確定機(jī)器應(yīng)該修理的時(shí)間、內(nèi)容、方式和必需的技術(shù)和物資支持。

預(yù)測(cè)性維護(hù)集設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷、故障（狀態(tài)）預(yù)測(cè)、維修決策支持和維修活動(dòng)于一體，是一種新興的維修方式。預(yù)測(cè)性維護(hù)可以監(jiān)測(cè)的傳感器種類繁多，比如常見(jiàn)的溫度、濕度、振動(dòng)、聲音、光波以及電流傳感器等。

隨著概念的成熟，預(yù)計(jì)預(yù)測(cè)性維護(hù)將變得更加普遍。Markets and Markets一份報(bào)告預(yù)測(cè)，到2026年，預(yù)測(cè)性維護(hù)市場(chǎng)的估值可能達(dá)到159億美元。

預(yù)測(cè)維護(hù)的優(yōu)勢(shì)

基于時(shí)間的維護(hù)計(jì)劃可能能夠避免計(jì)劃外停機(jī)，但低效率的資產(chǎn)維護(hù)也可能迅速增加運(yùn)營(yíng)成本。主要風(fēng)險(xiǎn)是過(guò)于頻繁地維護(hù)資產(chǎn)，導(dǎo)致不必要的支出，用于更換仍然可以使用的資產(chǎn)零件或設(shè)備。監(jiān)測(cè)這些相同的資產(chǎn)，并以更高效的計(jì)劃進(jìn)行維護(hù)，可以比定期維護(hù)節(jié)省高達(dá)12%的費(fèi)用。預(yù)測(cè)性維護(hù)對(duì)工廠設(shè)備監(jiān)測(cè)的優(yōu)勢(shì)如下：

降低維修成本：研究數(shù)據(jù)表明，可降低維修成本25-30%

消除生產(chǎn)宕機(jī)：研究數(shù)據(jù)表明，可降低生產(chǎn)宕機(jī)達(dá)70-75%

降低設(shè)備/流程的停機(jī)：研究數(shù)據(jù)表明，可降低設(shè)備/流程停機(jī)35-45%

提高生產(chǎn)效率：研究數(shù)據(jù)表明，可提到生產(chǎn)效率20-25%

節(jié)省材料成本：研究表明，可節(jié)省材料成本達(dá)19.4%

減少庫(kù)存維護(hù)和維修：研究表明，可減少庫(kù)存維護(hù)和維修達(dá)17.8

高投資回報(bào)率：研究表明，預(yù)測(cè)性維護(hù)的平均投資回報(bào)周期為14.5月

ZETA預(yù)測(cè)性維護(hù)方案

作為新興的LPWAN技術(shù)，ZETA技術(shù)研發(fā)商縱行科技推出了ZETA預(yù)測(cè)性維護(hù)方案，打造了“ZETA+Edge AI”邊緣智能終端，能直接在設(shè)備上進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、計(jì)算分析從而輔助決策，不僅能滿足工業(yè)各種復(fù)雜場(chǎng)景的靈活部署，也真正解決了工業(yè)場(chǎng)景中數(shù)據(jù)采集“最后一公里”的數(shù)字化難題。

Edge AI，除了邊緣計(jì)算的快速、安全、可靠和可拓展的四大優(yōu)勢(shì)之外，最大的優(yōu)勢(shì)在于能有效降低成本。一是，邊緣計(jì)算可避免大數(shù)據(jù)量通訊，不占用云端資源，使預(yù)測(cè)性維護(hù)的實(shí)施方案極其靈活、輕便，從而可使成本降到最低。另外，縱行科技把Edge AI進(jìn)行前置，移植到智能終端內(nèi)部，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的即采集即處理，能最大限度延長(zhǎng)終端電池壽命。

ZETA Edge－AI智能終端的故障告警準(zhǔn)確率能達(dá)到95%，誤報(bào)率低于1%。ZETA Edge－AI智能終端采用了最高配置：使用MEMS加速度傳感芯片使產(chǎn)品能達(dá)到29kHz（3dB）的頻響，程序設(shè)置25.6kHz的采樣率，有效分析0-10kHz頻段的頻譜，能涵蓋90%以上旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的故障特征頻段。同時(shí)，單次采集1.28s的振動(dòng)數(shù)據(jù)，保證頻譜有0.78Hz分辨率，能精確定位故障或特征譜線。

ZETA預(yù)測(cè)性維護(hù)方案能夠長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)分析歷史數(shù)據(jù)，采用閾值判定、趨勢(shì)分析和概率統(tǒng)計(jì)等方法對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常狀態(tài)。對(duì)于常見(jiàn)故障，包括轉(zhuǎn)子不平衡、不對(duì)中、安裝松動(dòng)、軸承和齒輪損壞等，ZETA智能終端也能給出報(bào)警以及故障類型判斷，協(xié)助用戶進(jìn)行故障排查和定位，提高故障處理效率，保障工廠設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)不停。它能極大地節(jié)省開(kāi)銷、增強(qiáng)系統(tǒng)的可用性，避免或最小化故障停機(jī)時(shí)間，有時(shí)候還能挽救生命。

基于低成本和高性能的優(yōu)勢(shì)，ZETA預(yù)測(cè)性維護(hù)方案可以為工廠設(shè)備監(jiān)測(cè)以及數(shù)字化管理、工廠資產(chǎn)保值帶來(lái)更大的信心。目前，ZETA預(yù)測(cè)性維護(hù)方案已經(jīng)在泰國(guó)暹羅水泥集團(tuán)、南方水泥等國(guó)內(nèi)外大型化工企業(yè)內(nèi)落地應(yīng)用。