技术正在重塑企业日常运营方式。技术的发展和变革促使工厂采用预测性维护，而不再采用被动（直到故障发生后再进行修理）的维护策略。

预测性维护利用多参数持续监测设备的健康状况和性能，通过预先建立的算法来预测设备何时会出现故障，从而使维护团队可以在故障发生前安排预防性工作，缩短停机时间，最大限度地减少计划外和计划内停机时间。

与反应性维护相比，预测性维护可以消除不必要的设备故障和生产停顿，从而确保生产资产在整个生产周期内都能使用，最小化对生产计划的干扰。这大大提高了所有生产流程的整体设备效率。

图.工厂生产线（全景网）

实施预测性维护计划可以保证设备的性能都保持在最佳水平，从而减少性能损失。同时，预测性维护也可以降低设备故障、因为缺陷或过期部件等问题的发生率，从而提高最终产品的质量。换句话说，预测性维护能够大幅降低因设备问题造成的质量损失和缺陷数量，从而使企业在竞争中更具优势。

借助PreMaint设备健康管理平台，企业可以实现从反应性维护到预测性维护的转变，分以下步骤展开：

1. 制定实施目标和计划：

首先需要评估所有生产设备，确定哪些设备需要纳入预测性维护计划。这个决策需要基于设备的重要性和影响力，以及设备故障的历史记录。接下来，根据需要建立设备的预测模型，该平台已内置常见设备模型，这样可以识别出最可能发生故障的部件，并可在系统内制定相应的检测和维护计划。试点计划和里程碑的制定同样重要，可以进一步明确定义数据采集和改进目标，以确保预测维护计划的成功实施。

2. 部署额外的基础设施：

要进行预测性维护，需要实时收集数据，并通过物联网传输到PreMaint系统进行分析。除了设备本身自带的系统和数据外，一般情况下可能还需要安装状态监测传感器，以收集实时数据，通过该设备健康管理平台可视化数据和监测结果。

图.在关键设备上安装状态监测传感器（PreMaint）

3. 培训、测试和收集反馈：

对于维护人员，需要进行培训，以使他们适应新的维护技术、工具和程序。测试试点设备，监测其对变化的反应。收集反馈，并评估预测性维护的易用性和其对改善设备综合效率的贡献。通过收集实际数据和反馈，可以改进预测性维护计划，以提高其可靠性和有效性。

4. 改进和扩大预测性维护计划的规模：

利用测试阶段中发现的差距，完善基础设施或预测算法。根据试点项目的成功和经验，逐步将预测性维护计划扩大到整个生产线，以最小化故障率和生产线停机时间，提高设备效率和生产效率。可以通过不断优化预测性维护计划，改进工艺流程，并引入新技术和设备来推动预测性维护的进一步发展。

经过试点阶段的测试和调整，某企业成功地将PreMaint设备健康管理方案扩大到整个生产线。借助该平台提供的预测性维护功能，该企业能够及时发现并解决设备故障，并将生产线停机时间最小化。由此带来的好处是显而易见的，企业设备的故障率和生产线停机时间显著降低，设备效率和生产效率也得到了显著提高。