預(yù)測(cè)性維護(hù)（Predictive Maintenance，簡(jiǎn)稱PdM）是一種基于狀態(tài)的維護(hù)方式。在機(jī)器運(yùn)行時(shí)，它會(huì)對(duì)機(jī)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(cè)和故障診斷，以判定裝備所處的狀態(tài)，并預(yù)測(cè)裝備狀態(tài)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。依據(jù)裝備的狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)和可能的故障模式，預(yù)測(cè)性維護(hù)會(huì)預(yù)先制定維修計(jì)劃，確定機(jī)器應(yīng)該修理的時(shí)間、內(nèi)容、方式和必需的技術(shù)和物資支持。

      簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，預(yù)測(cè)性維護(hù)是一種先進(jìn)的維護(hù)方式，它通過(guò)智能、針對(duì)性的方式，為企業(yè)帶來(lái)了經(jīng)濟(jì)、安全、環(huán)境等多方面的優(yōu)勢(shì)，如增加設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)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(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力等。

      01、行業(yè)需求和市場(chǎng)容量

      目前，制造業(yè)是預(yù)測(cè)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(yùn)行，一旦出現(xiàn)故障可能會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)停滯和損失。因此，制造業(yè)企業(yè)對(duì)于預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)的需求較高，希望通過(guò)該技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)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(duì)預(yù)測(cè)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(jià)值較高、運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，且對(duì)安全性要求較高。因此，采用預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)可以幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備的潛在問(wèn)題，避免因故障造成的安全事故和經(jīng)濟(jì)損失。

      從市場(chǎng)容量來(lái)看，全球及中國(guó)預(yù)測(cè)性維護(hù)市場(chǎng)需求規(guī)模正在不斷擴(kuò)大，主要需求來(lái)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(chǎng)景的不斷拓展，預(yù)測(cè)性維護(hù)市場(chǎng)的前景將更加廣闊。

      據(jù)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Emergen Research分析，2022年全球預(yù)測(cè)性維護(hù)市場(chǎng)規(guī)模約為52億美元，預(yù)計(jì)2032年將達(dá)700.5億美元，在預(yù)測(cè)期內(nèi)收入年復(fù)合增長(zhǎng)率為29.7%。這一市場(chǎng)增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力包括成本壓力、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(dòng)市場(chǎng)收入持續(xù)增長(zhǎng)的關(guān)鍵動(dòng)力。大數(shù)據(jù)技術(shù)為這些進(jìn)步提供了強(qiáng)有力的支撐，它不僅能夠儲(chǔ)存、處理，還能深入分析來(lái)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(guò)運(yùn)用預(yù)測(cè)分析工具，用戶能夠精準(zhǔn)地挖掘這些數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)、關(guān)聯(lián)性與異常模式，進(jìn)而揭示出設(shè)備運(yùn)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(guó)預(yù)測(cè)性維護(hù)市場(chǎng)規(guī)模同比增長(zhǎng)36.36%，至約4.05億美元，預(yù)計(jì)2026年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)32.14億美元，期間年復(fù)合增長(zhǎng)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(cè)性維護(hù)市場(chǎng)，并推出了各自獨(dú)特的產(chǎn)品與解決方案。

       舉例來(lái)說(shuō)，ABB機(jī)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(xiàng)服務(wù)允許用戶依據(jù)實(shí)時(shí)的操作數(shù)據(jù)，為單臺(tái)機(jī)器人或整個(gè)機(jī)器人群組量身打造預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃，旨在提升生產(chǎn)效率并顯著縮短停機(jī)時(shí)間。CBM充分利用了機(jī)器人操作的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，能夠精準(zhǔn)識(shí)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(jī)器人性能的各種潛在問(wèn)題。通過(guò)與ABB全球機(jī)器人數(shù)據(jù)庫(kù)中的其他機(jī)器人數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)分析，CBM能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)潛在故障或停機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)以及大致的時(shí)間范圍。

ABB的基于模型VS數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析

      基于狀態(tài)的維護(hù)服務(wù)對(duì)于確保工廠中ABB機(jī)器人的穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。通過(guò)持續(xù)監(jiān)測(cè)和分析每臺(tái)機(jī)器人的狀態(tài)，企業(yè)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理生產(chǎn)線中疲勞程度較高的機(jī)器人，從而避免了因設(shè)備故障導(dǎo)致的長(zhǎng)時(shí)間停機(jī)，并顯著降低了運(yùn)營(yíng)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(tái)機(jī)器人六次計(jì)劃外的停機(jī)，每次避免停機(jī)為企業(yè)節(jié)省了寶貴的5.5小時(shí)生產(chǎn)時(shí)間。綜合計(jì)算，每個(gè)班次因此能夠減少最多1500個(gè)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(tái)是一個(gè)集資產(chǎn)監(jiān)控、管理、預(yù)測(cè)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(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，運(yùn)用分析驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)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(bào)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(gè)組織平均每年獲得高達(dá)1460萬(wàn)美元的業(yè)務(wù)效益；同時(shí)，計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間降低了43%，每年避免了高達(dá)860萬(wàn)美元的設(shè)備成本。

IDC《IBM Maximo 的商業(yè)價(jià)值》報(bào)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(cè)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(guò)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)預(yù)警模塊與智能排查診斷模塊，不僅能實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和預(yù)警運(yùn)營(yíng)中的故障風(fēng)險(xiǎn)，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(xiǎn)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(yàn)，提升綜合競(jìng)爭(zhēng)力。

    03、動(dòng)態(tài)監(jiān)控和全生命周期管理受政策鼓勵(lì)

     說(shuō)到預(yù)測(cè)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(gè)生命周期的管理方法，它涵蓋了產(chǎn)品從設(shè)計(jì)、制造、使用、維護(hù)到報(bào)廢的整個(gè)過(guò)程。這種方法強(qiáng)調(diào)對(duì)產(chǎn)品的全過(guò)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(gè)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(zhǎng)設(shè)備的使用壽命。

      在全生命周期管理中，預(yù)測(cè)性維護(hù)是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。通過(guò)實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)，企業(yè)可以更好地了解設(shè)備的運(yùn)行狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的問(wèn)題，從而采取相應(yīng)的措施來(lái)解決問(wèn)題。這不僅可以降低設(shè)備的故障率，減少停機(jī)時(shí)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(cè)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(cè)性維護(hù)提供了基礎(chǔ)和支持，而預(yù)測(cè)性維護(hù)則是全生命周期管理中的重要手段之一。通過(guò)將兩者相結(jié)合，企業(yè)可以更好地實(shí)現(xiàn)設(shè)備的全過(guò)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(jìng)爭(zhēng)力。

      在2015年5月，中國(guó)政府為推動(dòng)制造業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，由國(guó)務(wù)院正式頒布了《中國(guó)制造2025》這一戰(zhàn)略藍(lán)圖，它標(biāo)志著中國(guó)實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略首個(gè)十年的具體行動(dòng)計(jì)劃。該綱領(lǐng)明確指出，需要深化對(duì)產(chǎn)品和市場(chǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控及預(yù)警機(jī)制，確保與制造業(yè)企業(yè)的高效對(duì)接；同時(shí)，鼓勵(lì)企業(yè)加強(qiáng)在線質(zhì)量監(jiān)測(cè)、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(diǎn)領(lǐng)域?qū)嵤┤�面的質(zhì)量管理。此外，政策還激勵(lì)制造業(yè)企業(yè)拓展服務(wù)領(lǐng)域，包括個(gè)性化定制服務(wù)和全生命周期管理服務(wù)，以滿足市場(chǎng)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(guó)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(cè)性維護(hù)、復(fù)雜環(huán)境下的動(dòng)態(tài)生產(chǎn)計(jì)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(shí)，規(guī)劃還強(qiáng)調(diào)了大型制造設(shè)備的健康監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程運(yùn)維，確保生產(chǎn)流程的安全與穩(wěn)定。此外，通過(guò)打造全生命周期數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，實(shí)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(qiáng)有力的支撐。