預測性維護(Predictive Maintenance，簡稱PM)是“工業(yè)4.0”提出的關鍵創(chuàng)新點之一?；谶B續(xù)的測量和分析，預測性維護能夠預測諸如機器零件剩余使用壽命等機關指標。關鍵的運行參數(shù)數(shù)據(jù)可以輔助決策，判斷機器的運行狀態(tài)、優(yōu)化機器的維護時機。

　　預測性維護是從“狀態(tài)監(jiān)測”這一概念發(fā)展而來。“狀態(tài)監(jiān)測”收集被監(jiān)測零件狀態(tài)的實時信息;然而，狀態(tài)監(jiān)測未能前瞻性地預測機器運轉中斷和磨損消耗。因此，預測性維護的出現(xiàn)是一大轉折點：更加精巧的傳感器、更加高效的通信網(wǎng)絡、能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的強大運算平臺，通過隨機算法將數(shù)據(jù)與機器出現(xiàn)問題時的數(shù)據(jù)模式進行比對。由此，我們可以識別、模擬并解讀機器運行參數(shù)的規(guī)律。正是這些規(guī)律幫助我們更加精準地預測機器的使用壽命，并且通過整合系統(tǒng)的所有操作數(shù)據(jù)，優(yōu)化服務的方方面面——既能使客戶受益，又能夠幫助供應商改進產(chǎn)品。

　　擁有精確預測的能力后，產(chǎn)品生產(chǎn)和服務的整個過程以及相關決策都能變得更為主動、有針對性，并且有數(shù)據(jù)支撐。預測性維護使得供應商能夠成為客戶更好的增值伙伴。(圖1)

　　預測性維護技術將改變客戶的設備維護、生產(chǎn)策略，同時對機械工程類公司服務業(yè)務的商業(yè)模式帶來巨大影響。其中，傳感器、網(wǎng)絡互聯(lián)以及計算能力將挑戰(zhàn)傳統(tǒng)專業(yè)服務領域的知識和經(jīng)驗積累;擁有數(shù)字化領域知識背景的企業(yè)將進軍制造業(yè)的服務市場。德國工程行業(yè)必須在預測性維護解決方案的定義、執(zhí)行與傳播過程中占據(jù)領導地位，以應對所面臨的嚴峻挑戰(zhàn)。因此，德國機械工程行業(yè)協(xié)會和商品交易會運營機構德國博覽會集團將“預測性維護”定為今年漢諾威工業(yè)展覽會的主題之一。雖然在機械和廠房相關工程的各個環(huán)節(jié)中已經(jīng)出現(xiàn)了大量方法和初始方案，但是關于預測性維護的討論意見仍眾說紛紜。

　　為了使討論更加客觀，并確定預測性維護所處的發(fā)展階段，羅蘭貝格與德國機械工程行業(yè)協(xié)會、德國博覽會集團共同開展了一項大規(guī)模的企業(yè)調(diào)研，旨在清晰描述預測性維護方案的現(xiàn)狀，以及德國工程行業(yè)對預測性維護實際應用情況。該項調(diào)查針對以下行業(yè)的相關公司：輸電工程/液壓傳動、電氣自動化/機器人技術、離散制造技術、軟件工程及數(shù)字化技術。本研究對該項調(diào)查的關鍵發(fā)現(xiàn)進行總結。(圖2)

　　預測性維護在德國工程行業(yè)中實際應用情況

　　預測性維護是德國工程領域的關鍵議題之一：毫無疑問，德國工程行業(yè)現(xiàn)已普遍接受并理解預測性維護這一重要的行業(yè)趨勢。有81%的受訪公司已經(jīng)著手深入解決這個問題。