预测故障并在故障达到临界状态之前解决故障的能力是必不可少的，能够在设备正常运行时进行维护也可以减少任何运营中断。最近的研究表明，计划外停机每年给工业部门造成的损失估计为 500 亿美元。物联网和人工智能驱动的分析已经改变了公司处理设备维护和生产线管理的方式。借助能够跨各种设备、资产、系统和位置收集实时数据的传感器，基于物联网的预测性维护使组织能够有效地预测和规划零件更换或设备故障等事件。
以下是物联网驱动的预测性维护的 5 个主要优势：
1.提高设备寿命
虽然传统上会使用定量和定性指标的组合来预测问题以减少停机时间，但预测性维护可以让公司成功最大化设备寿命。工业物联网传感器生成的实时设备和生产线数据可以为公司提供设备健康状况的全面视图，从而有效地确定维修的优先级和安排维修，并对其进行优化以提高性能。通过预测潜在故障，团队可以在问题达到无法挽回的地步之前解决任何问题，并可以让机器和设备在更长的时间内以最高效率运行。
2. 提高生产质量
根据最近的一项研究，工业部门强调 whatsapp 号码数据 了预测性维护实施在 83% 的案例中产生了积极的投资回报，45% 的受访者报告在不到一年的时间内收回了成本。这是由于预测性维护系统能够实时检测错误。当问题可以主动处理时，影响总体生产力停机、成本和安全问题等问题将不再像以前那样成为企业的阻碍。维护团队可以通过提前安排维修来实现最高效率，而不是被重新分配到故障机器上。借助物联网系统定期及时提供持续数据和流程变更，可以解决问题，同时提高整体生产质量。
3.减少停机时间和维护成本
在这方面，基于物联网的预测性维护不断发展，将使操作员在识别设备故障时更加主动。特别是对于设备驱动型行业，从各种物联网设备和传感器收集的历史数据可以 让一切都围绕着他们 提供关键指标机器健康、使用情况和风险领域。在缺乏完整历史数据的情况下，预测性 AI 模型可以通过模拟真实用例来帮助创建填补空白的框架。当围绕收集的数据 墨西哥电话号码 制定行动计划时，它可以大大降低成本，同时大大减少停机时间。
4. 识别效率低下的领域
传感器数据分析和高级算法可以更准确地生成设备方面的线索。快速、实时洞察对于及早发现低效率至关重要，甚至可以根据需要用于改进系统。例如，基于物联网的传感框架的数据洞察，辅以AI 解决方案可以为电力公司改善生产电网并获取更大收益开辟新途径。此外，还可以发现潜在的安全风险、危险情况和合规问题，并采取适当的缓解措施。
5. 更快、更明智的决策
由于物联网设备具有互联特性，因此它们可以随时随地充当实时数据提供者。对于预测性维护而言，这可谓锦上添花：一种从与位置无关的角度快速做出明智决策的方法。传感器和制造分析收集的数据洞察可以清晰地显示故障、改进领域和其他关键绩效指标，供管理人员根据需要关注。