预测性维护是一种数据驱动的维护策略，它利用人工智能与传感器技术，在潜在故障发生前对其进行预测。 机器和系统无需依赖固定的维护间隔或仅在发生故障后才作出反应，而是可以持续地进行实时监控。 传感器收集振动、温度、压力或循环次数等相关数据，通过 AI 算法进行分析，生成可为操作提供参考的见解。
这种方法使公司能够及早发现运行异常、磨损或蠕变偏差。 例如，可以对气缸、电缸或压缩机进行持续监控，在出现故障导致计划外停机之前，系统就会发出警报。 最终企业将进行有针对性的、基于条件的维护，而不是花费高昂成本进行事后修复。
简而言之，预测性维护将维护变成一种战略优势，而不是一项成本。 以 AI 为核心，制造商可以提高生产率、降低风险，并在工业 4.0 时代保持竞争力。
通过持续监控机器和系统的状态，可以及早发现关键事件或蠕变偏差。 机器和系统上的传感器会收集数据，然后转发给系统或人工智能。
根据确定的数值和计算结果，AI 会给出适当的维护和修理措施建议。
Predictive maintenance is the key to reducing downtime, cutting costs, and boosting equipment performance. But without the right tools and strategy, manufacturers risk unexpected failures, inefficient repairs, and lost productivity.
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日益激烈的国内外竞争、不断上升的成本压力、严重的技术人才短缺以及工业 4.0 的浪潮，这些都是制造业企业当前所面临的部分挑战。 此外，制造企业还面临着诸多日常性挑战，例如机械设备与系统的维护与检修。
要想在市场竞争中立于不败之地，制造企业必须快速灵活地应对不断变化的状况。 传统的维护模式（例如被动维修或固定的维护周期）已不足以应对当今的诸多挑战， 往往会导致不必要的成本、资源使用效率低下以及计划外停机。
预测性维护提供了一个明确的替代方案。 通过将传感器的数据与基于人工智能的算法相结合，企业能够实时洞察设备与零部件的真实运行状态。 这样就能及早发现运行异常和部件磨损，从而在故障发生前采取有针对性的措施。 如此一来，维护工作不再是过早更换零件或事后被动响应，而是转变为基于状态、成本效益更高的维护模式。
其好处远不止防止停机。 预测性维护有助于延长机器的使用寿命，减少备件库存，优化人员配置。 同时，还可以提高能源和材料资源的使用效率，有助于实现可持续发展目标。
对企业而言，这意味着生产效率提升、运营透明度更高，以及获得决定性竞争优势。 有了 AI 驱动的预测性维护，制造商不仅能对问题做出响应，还能积极塑造生产的未来。
对于昂贵的生产设备，计划外停机一分钟的成本最高甚至可以达到 1 万欧元！ 因此，企业有充分理由重新审视并优化过时的维护模式。 特别是，大多数计划外停机都是由气缸等部件故障造成的，而这个问题通过预测性维护可以轻松避免。
人工智能是制造业实现预测性维护的关键工具。 传感器提供压力、振动或温度等原始数据，而 AI 算法能够发现隐藏的模式和相关性。 机器学习模型可持续分析输入的数据流，将其与历史值进行比较，哪怕是可能表明存在磨损或故障的微小偏差也能识别出来。
人工智能的真正优势在于其学习和适应能力。 每循环一次，算法就会变得更加精确，这意味着预测结果会随着时间的推移而不断改进。 这样，企业不再是简单地对警报做出反应，而是可以获得实用的建议，得知哪个组件存在风险、应该何时进行维护以及如何防止停机。
这种积极主动的方法让维护变成了一种战略工具。 及时避免故障发生，恰如其分地规划备件库，将维护资源精准部署至需要的地方。 如此一来，人工智能便将预测性维护从一个理论概念转化为一项可落地、可扩展的实践方案，从而有效提升设备综合效率、降低成本并增强市场竞争力。
长期以来，设备运行数据记录之类的经典工具一直被用于故障诊断与根本原因分析。
不过，与预测性维护相比，它们也有一些缺点：
Festo 提供用于预测性维护的标准化 AI 应用程序，让简单易用可扩展的维护性维护惠及更多企业。 其中之一就是 Festo AX Motion Insights Pneumatic，这是一款适用于所有气缸制造商的 AI 应用程序。 该应用程序可立即检测气动驱动器或控制链中的异常和故障，有助于防止因部件故障而导致机器停机。 另一款应用程序是 Festo AX Motion Insights Electric，这是一款用于监控电缸的即插即用型解决方案。
人工智能为制造业实现了预测性维护，并随之开启了智能生产的新时代。 起初仅为状态监测的技术，如今已演变为提升设备综合效率、降低成本并实现资源可持续管理的战略杠杆。 通过将物联网传感器的数据与机器学习相结合以实现预测性维护，企业不仅能预防停机，更能将维护转变为提升竞争力的法宝。
将 Festo AX Motion Insights Pneumatic 等人工智能解决方案集成到您的系统中，您可以轻松优化维护工作，最大限度地减少计划外停机时间。 AI 可帮助您优化生产和公司关键指标。
展望未来，预测性维护将持续演进： 人工智能系统将日益集成到整个价值链中，从而实现跨工厂基准对标、自主规划维护时间表以及准时的备件物流。 这意味着，已经部署 AI 解决方案的公司将提高其设备综合下来，在竞争中胜券在握。 还等什么？