預(yù)測性維護(hù)（Predictive Maintenance，簡稱PdM）是一種基于狀態(tài)的維護(hù)方式。在機器運行時，它會對機器的主要或需要部位進(jìn)行定期或連續(xù)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷，以判定裝備所處的狀態(tài)，并預(yù)測裝備狀態(tài)未來的發(fā)展趨勢。依據(jù)裝備的狀態(tài)發(fā)展趨勢和可能的故障模式，預(yù)測性維護(hù)會預(yù)先制定維修計劃，確定機器應(yīng)該修理的時間、內(nèi)容、方式和必需的技術(shù)和物資支持。

      簡單來說，預(yù)測性維護(hù)是一種先進(jìn)的維護(hù)方式，它通過智能、針對性的方式，為企業(yè)帶來了經(jīng)濟(jì)、安全、環(huán)境等多方面的優(yōu)勢，如增加設(shè)備正常運行時間、降低維護(hù)成本、提高安全性、提高產(chǎn)品質(zhì)量、環(huán)境效益、提高客戶滿意度、增強競爭力等。

      01、行業(yè)需求和市場容量

      目前，制造業(yè)是預(yù)測性維護(hù)技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域之一。制造業(yè)中的生產(chǎn)設(shè)備通常需要連續(xù)、穩(wěn)定地運行，一旦出現(xiàn)故障可能會導(dǎo)致生產(chǎn)停滯和損失。因此，制造業(yè)企業(yè)對于預(yù)測性維護(hù)技術(shù)的需求較高，希望通過該技術(shù)來預(yù)測設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，并提前采取措施進(jìn)行維修和保養(yǎng)。

      此外，能源、交通、航空航天等行業(yè)也對預(yù)測性維護(hù)技術(shù)有著較高的需求。這些行業(yè)中的設(shè)備通常價值較高、運行環(huán)境復(fù)雜，且對安全性要求較高。因此，采用預(yù)測性維護(hù)技術(shù)可以幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備的潛在問題，避免因故障造成的安全事故和經(jīng)濟(jì)損失。

      從市場容量來看，全球及中國預(yù)測性維護(hù)市場需求規(guī)模正在不斷擴大，主要需求來自于制造業(yè)、能源、交通、航空航天等行業(yè)和領(lǐng)域。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的不斷拓展，預(yù)測性維護(hù)市場的前景將更加廣闊。

      據(jù)市場研究機構(gòu)Emergen Research分析，2022年全球預(yù)測性維護(hù)市場規(guī)模約為52億美元，預(yù)計2032年將達(dá)700.5億美元，在預(yù)測期內(nèi)收入年復(fù)合增長率為29.7%。這一市場增長的主要驅(qū)動力包括成本壓力、市場競爭和技術(shù)進(jìn)步。

      Emergen 指出，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）與傳感器技術(shù)的迅猛進(jìn)步，已然成為驅(qū)動市場收入持續(xù)增長的關(guān)鍵動力。大數(shù)據(jù)技術(shù)為這些進(jìn)步提供了強有力的支撐，它不僅能夠儲存、處理，還能深入分析來自多元渠道的海量數(shù)據(jù)，這些渠道包括傳感器收集的信息、維護(hù)記錄以及歷史數(shù)據(jù)等。通過運用預(yù)測分析工具，用戶能夠精準(zhǔn)地挖掘這些數(shù)據(jù)中的趨勢、關(guān)聯(lián)性與異常模式，進(jìn)而揭示出設(shè)備運行狀況與性能的詳盡信息。

       另外，根據(jù)IoT Analytics數(shù)據(jù)，2020年中國預(yù)測性維護(hù)市場規(guī)模同比增長36.36%，至約4.05億美元，預(yù)計2026年市場規(guī)模將達(dá)32.14億美元，期間年復(fù)合增長率高達(dá)46.41%。

      02、巨頭紛紛參與其中

      當(dāng)前，眾多科技巨頭如IBM、西門子、ABB、施耐德電氣、PTC以及霍尼韋爾等紛紛涉足預(yù)測性維護(hù)市場，并推出了各自獨特的產(chǎn)品與解決方案。

       舉例來說，ABB機器人在2021年1月發(fā)布了創(chuàng)新的基于狀態(tài)的維護(hù)服務(wù)（CBM）。這項服務(wù)允許用戶依據(jù)實時的操作數(shù)據(jù)，為單臺機器人或整個機器人群組量身打造預(yù)防性維護(hù)計劃，旨在提升生產(chǎn)效率并顯著縮短停機時間。CBM充分利用了機器人操作的實時數(shù)據(jù)，能夠精準(zhǔn)識別出包括負(fù)載、速度、加速度以及變速器磨損等在內(nèi)的可能影響機器人性能的各種潛在問題。通過與ABB全球機器人數(shù)據(jù)庫中的其他機器人數(shù)據(jù)進(jìn)行比對分析，CBM能夠準(zhǔn)確預(yù)測潛在故障或停機的風(fēng)險以及大致的時間范圍。

ABB的基于模型VS數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析

      基于狀態(tài)的維護(hù)服務(wù)對于確保工廠中ABB機器人的穩(wěn)定運行至關(guān)重要。通過持續(xù)監(jiān)測和分析每臺機器人的狀態(tài)，企業(yè)能夠及時發(fā)現(xiàn)并處理生產(chǎn)線中疲勞程度較高的機器人，從而避免了因設(shè)備故障導(dǎo)致的長時間停機，并顯著降低了運營成本。例如，某汽車行業(yè)客戶在采用ABB的基于狀態(tài)維護(hù)服務(wù)后，成功避免了每臺機器人六次計劃外的停機，每次避免停機為企業(yè)節(jié)省了寶貴的5.5小時生產(chǎn)時間。綜合計算，每個班次因此能夠減少最多1500個生產(chǎn)單元的損失，大大提升了生產(chǎn)效率和盈利能力。

      此外，IBM的Maximo平臺是一個集資產(chǎn)監(jiān)控、管理、預(yù)測性維護(hù)和可靠性規(guī)劃于一體的綜合解決方案。Maximo Health利用數(shù)據(jù)和分析為企業(yè)提供關(guān)鍵設(shè)備和資產(chǎn)狀態(tài)的洞察，幫助企業(yè)做出更為明智的管理和維護(hù)決策。而IBM Maximo Predict則整合了不同的運營數(shù)據(jù)，運用分析驅(qū)動的預(yù)測性維護(hù)模型，優(yōu)化維護(hù)規(guī)劃，提升資產(chǎn)可靠性。

      根據(jù)IDC報告，九家平均擁有8,500名員工的受訪公司在采用IBM Maximo后，每個組織平均每年獲得高達(dá)1460萬美元的業(yè)務(wù)效益；同時，計劃外停機時間降低了43%，每年避免了高達(dá)860萬美元的設(shè)備成本。

IDC《IBM Maximo 的商業(yè)價值》報告中提及的關(guān)鍵數(shù)據(jù)

       工業(yè)巨頭西門子也推出了基于工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的工廠預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)SiePA（亦稱EPA，Equipment Predictive Analytics）。該系統(tǒng)在人工智能技術(shù)的支撐下，充分利用工廠歷史數(shù)據(jù)，通過設(shè)備運行狀態(tài)預(yù)測預(yù)警模塊與智能排查診斷模塊，不僅能實時預(yù)測和預(yù)警運營中的故障風(fēng)險，還能高效診斷故障原因并提供維修維護(hù)指導(dǎo)，有效控制風(fēng)險并降低成本。此外，SiePA還能收集用戶處理與交互信息，助力企業(yè)積累行業(yè)經(jīng)驗，提升綜合競爭力。

    03、動態(tài)監(jiān)控和全生命周期管理受政策鼓勵

     說到預(yù)測性維護(hù)就不得不提全生命周期管理。

      全生命周期管理是一種面向產(chǎn)品整個生命周期的管理方法，它涵蓋了產(chǎn)品從設(shè)計、制造、使用、維護(hù)到報廢的整個過程。這種方法強調(diào)對產(chǎn)品的全過程進(jìn)行跟蹤和管理，以確保產(chǎn)品的質(zhì)量和性能在整個生命周期內(nèi)都能得到保障。全生命周期管理的目標(biāo)是優(yōu)化產(chǎn)品的性能、降低維護(hù)成本、提高設(shè)備的可用性，并延長設(shè)備的使用壽命。

      在全生命周期管理中，預(yù)測性維護(hù)是一個重要的環(huán)節(jié)。通過實施預(yù)測性維護(hù)，企業(yè)可以更好地了解設(shè)備的運行狀況，及時發(fā)現(xiàn)潛在的問題，從而采取相應(yīng)的措施來解決問題。這不僅可以降低設(shè)備的故障率，減少停機時間，還可以降低維護(hù)成本，提高設(shè)備的可用性和可靠性。

      因此，全生命周期管理與預(yù)測性維護(hù)之間存在著相互促進(jìn)的關(guān)系。全生命周期管理為預(yù)測性維護(hù)提供了基礎(chǔ)和支持，而預(yù)測性維護(hù)則是全生命周期管理中的重要手段之一。通過將兩者相結(jié)合，企業(yè)可以更好地實現(xiàn)設(shè)備的全過程管理，提高設(shè)備的性能和可靠性，降低維護(hù)成本，提升企業(yè)的競爭力。

      在2015年5月，中國政府為推動制造業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展，由國務(wù)院正式頒布了《中國制造2025》這一戰(zhàn)略藍(lán)圖，它標(biāo)志著中國實施制造強國戰(zhàn)略首個十年的具體行動計劃。該綱領(lǐng)明確指出，需要深化對產(chǎn)品和市場的實時監(jiān)控及預(yù)警機制，確保與制造業(yè)企業(yè)的高效對接；同時，鼓勵企業(yè)加強在線質(zhì)量監(jiān)測、控制及全生命周期的質(zhì)量追溯能力，特別是在食品、藥品、嬰童用品和家電等重點領(lǐng)域?qū)嵤┤�面的質(zhì)量管理。此外，政策還激勵制造業(yè)企業(yè)拓展服務(wù)領(lǐng)域，包括個性化定制服務(wù)和全生命周期管理服務(wù)，以滿足市場的多元化需求。

     進(jìn)入2021年12月，為了進(jìn)一步深化智能制造的發(fā)展，中國工業(yè)和信息化部發(fā)布了《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》。這份規(guī)劃聚焦于智能制造的關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)，例如裝備故障診斷與預(yù)測性維護(hù)、復(fù)雜環(huán)境下的動態(tài)生產(chǎn)計劃與調(diào)度、生產(chǎn)全流程的智能決策以及供應(yīng)鏈協(xié)同優(yōu)化等。同時，規(guī)劃還強調(diào)了大型制造設(shè)備的健康監(jiān)測和遠(yuǎn)程運維，確保生產(chǎn)流程的安全與穩(wěn)定。此外，通過打造全生命周期數(shù)據(jù)共享平臺，實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈的優(yōu)化，為制造業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供強有力的支撐。