预测性维护(Predictive  Maintenance，简称PDM)是指通过对设备状况实施周期性或持续监视来评价在役设备状况的一种方法或一套技术，以便预测应当进行维护的具体时间。

为什么需要预测性维护？

工业自动化的逐步推进使自动化生产设备的得到广泛应用，工厂设施管理人员因此经常会感受到一种压力，需要不断改进工厂和运行环境下的维护流程。然而生产过程中所产生的大量数据并没有得到足够的开发。

荣信的设备就充分应用预测性维护技术，以数据为基础对设备进行实时监控，工厂设施管理人员可以通过对关键运行参数数据的分析，判断机器的运行状态、优化机器的维护时机。这样不仅可以降低停机时间，提高产量，还能消除在不必要的维护上所花费的时间和资源。

一旦有了精确预测的能力，企业在产品生产和服务的整个过程以及相关决策都能变得更为主动、有针对性，并且有数据支撑。预测性维护使得荣信能够成为一个对客户有价值的合作伙伴。

预测性维护的未来

应用预测性维护技术的大优点是总体成本的降低。美国联邦能源管理计划 (FEMP) 所进行的研究估计，一个正常发挥作用的预测性维护计划可提供 30 % 的节约。据有关统计数据，平均来看，开展一项工业预测性维护计划可带来以下方面节约：

投资回报：10 倍

维护成本降低：25 % 至 30 %

故障消除：70 % 至 75 %

停产时间缩短：35 % 至 45 %

产量增加：20 % 至 25 %

随着物联网的发展、大数据的应用，以及智能制造带来的竞争加剧，预测性维护在近几年将急剧增长，在德国大多数公司已经将其提上议事日程。

预测性维护是帮助稳固并提升服务收入的关键所在和成功要素，作为工业数字化领域一个潜在爆发点，预测性维护对未来工业发展的重要性毋庸置疑。那么您准备好了吗？