在实施得当的情况下，预测性维护分析能够在一定程度上帮助企业明显提高生产效率、节省成本，降低生产废品率、提升零件质量，并减少非计划停机时间。然而，许多企业难以通过系统性、计划周密的方式来实施预测性维护分析，导致试点项目无法推进，企业没办法通过这一些试点获得预期的投资回报。
在本文，我们将分享实施预测性维护分析的 10 大技巧，助力企业成功实现预测性维护。
预测性维护分析的实施是一个长期的过程，要想完全达到目标，仅通过短短数月或短期的努力是不够的。因此，应将其作为一个长期规划，并取得高层的支持，这样才有机会实现从试点阶段到大规模应用的跃迁。此外，预测性维护分析的实施过程是需要持续改进的，您需要仔细考虑从试点推出、技术上的支持，到更新维护的全生命周期。
预测性维护分析技术能为公司可以提供重要价值，企业在选择服务商时，可以从业务角度来评估各类案例。企业要考虑因设备或流程发生故障导致的非计划停机所产生的成本，以及这样一些问题发生的频率。公司能够根据节约成本的多少对服务商进行排名，并在最终选择试点合作服务商时将此排名作为指导。此外，在考虑技术可行性时，您可以借鉴企业自身的技术实力以及服务商以往的工作表现和能力。
在试点项目中展示预测性维护实施的价值和潜力是很重要的。在实施预测性维护之前，您可以再一次进行选择一组可能会在6个月内出现故障的设备作为维护对象，这样，公司能够通过预测性维护技术，在试点阶段发现设备的潜在问题。您可以在项目开始前，明确定义项目成功的衡量标准，方便管理层轻松查看试点项目的成效，并判断要不要复制推广。
虽然机器学习和预测分析技术已较为先进，但它们并不是魔法。对于预测性维护实施来说，在正确的时间、以适当的采样频率收集高质量数据是至关重要的。通常，企业要列出设备所需采集的信号数据及采样频率，在设定好的条件下触发数据采集流程。跟着时间的推移，公司能够更好地类比相同时段内的设备数据。此外，公司能够将服务商的数据采集能力作为其技术评估的一部分。
当选择服务商时，企业要了解它们过去的工作表现，着重关注那些在工业制造领域有所建树的服务商。通常来说，专门做工业软件的服务商，它们所提供的预测性维护分析方案会比别的行业（如医疗保健、社会化媒体）的服务商更加专业。
格创东智是唯一源自半导体制造业的国家级双跨平台，旗下东智PreMaint是聚焦设备领域的智能管理平台，获得工信部“工业互联网APP优秀解决方案”称号，其预测性维护能力已在半导体、新能源、石油石化、航空航天等领域有广泛应用。PreMaint专注于设备的预测性维护与健康管理，能轻松实现对关键设备的实时监测，根据设备的状态与发展的新趋势，判定设备所处状态，实现设备预知维修，可以大大降低设备非计划停机时间，并延长设备使用寿命
在实施新技术时，尽早获得成功是很重要的。但在进行预测性维护技术实施时，建议企业不要在试点时过于野心勃勃。对于预测性维护来说，最可行的做法是先从设备健康问题检测开始，再过渡到设备故障诊断及设备故障预测。早期的成功会导致试点范围的扩大及功能的增加，后面新增的附加功能可能是初始试点项目中未曾涵盖的。
机器学习很强大，但仅使用基于机器学习的解决方案通常不是最佳方案。在预处理、数据质量检查、逐周期细分数据等过程中引入专家知识，以及让专家审查在某些情况下预测分析模型中使用的选择特征或传感器，可以大幅度提高解决方案的准确性。通过训练数据来全方位学习分析过程通常是不可行的，将机器学习模型和领域专家知识相结合来进行预测性分析应用更为可靠。
当设备维护人员、质量管理人员及生产管理人员第一次接触到预测性维护分析技术时，服务商需要给予他们相应的指导和培训，使他们确信该技术会有益于他们的日常工作。培训实操和用户反馈环节至关重要，这将有利于终端用户掌握运用该技术的能力，并利用该技术改善工厂流程和资产的管理维护流程及质量。
试点项目的核心成员需要承担起宣传推广的责任，向企业最高管理层及整个公司宣传试点项目的成功。随着项目的曝光度增加，企业更容易向其他工厂复制推广。
请记住，不要等到万无一失了才启动项目。在企业准备的期间，同行企业可能早已运用上了预测性维护分析技术，提高了其生产效率。建议公司能够进行小规模试点，即使试点失败，所带来的损失也能承受的。
借助以上10个小技巧，相信会有更多的企业可以从预测性维护分析技术中受益，该技术不但可以提高企业的生产效率，也能为企业节约更多的成本。
