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在工业互联网时代,为何预测性维护发展不及预期?

放大字体  缩小字体 发布日期:2020-05-15  浏览次数:298


作为工业互联网IIoT和边缘计算的重要应用之一,预测性维护大约在两年之前就已被寄予厚望。各大公司和初创企业都进行了重点布局,似乎都坚信预测性维护必将成为IIoT中少数的“杀手级”应用之一。


比如华为抓住市场痛点,选择从“梯联网”切入电梯运维领域。ABB在班加罗尔设立了新的针对节能变频器的数字化远程服务中心,全年无休的远程访问位于最终用户工厂内的变频器,实现预测性维护和状态监测。霍尼韦尔推出互联辅助动力装置的预测性维护服务GoDirect,海南航空成为全球首家采用GoDirect的航空公司。空客则选择自建边缘计算和云平台能力,量身定做自用的预测性维护系统。


鉴于市场中的存量设备数目相当可观,绝大多数还没采用有效的预测性维护方案,而设备维护产生的费用超过设备总体生命周期成本的50%。试问谁不想用更好的手段来预防设备故障呢?有权威机构预测,2022年之前预测性维护市场都会保持高速增长,复合年均增长率(CAGR)为39%。两年过去了,预测性维护发展得怎么样?


最近贝恩咨询发布了一份报告,总体上阐述了一个意料之外、情理之中的核心观点:预测性维护的发展不及预期。任何事情的发生和演进,都有其必然的原因。预测性维护作为工业互联网的典型应用,分析它的发展现状对于整个领域而言,具有很好的借鉴意义。为何预测性维护发展不及预期?


究其原因,主要有3点。

01 投资回报率难以计

投资回报率ROI如果算不清楚,就意味着见效慢,效果很难评估,工业企业的推进意愿自然不会提升。


02 转变商业模式,先要转变思维

如果只算由预测性维护降低的停机风险,只算省钱的经济账,是远远不够的。好的商业模式,不一定是帮最终用户多省钱,而是帮设备服务商或者设备制造商多赚钱。


03 基础不扎实,数据量不足

工业设备的预测性维护,都面临一个避而不提的共性问题,设备自身的传感器数量不足,很多数据还没有形成有效的长期积累。


目前,我们看到预测性维护领域的初创公司非常活跃,其中不乏未来的产业重塑者。毫无疑问,预测性维护是未来的发展趋势。如何解决上述问题然后真正撬动预测性维护这块市场蛋糕,挖掘新的商机?恒进汇聚行业专家和大量行业用户,以智能维护行业的发展为主题,进行了深入的研究,梳理出关键技术路径。通过对国际技术趋势、最佳实践和标准的探讨,提出了中国预测性维护的发展蓝图,将协助企业规避具体实施中的风险,帮助企业制定符合自身的维护标准,成功达成既定的战略目标。



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✓ 2020智能维护技术大会

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本文部分文字来源:物联网智库 作者:彭昭



 
展会备注
作为工业互联网IIoT和边缘计算的重要应用之一,预测性维护大约在两年之前就已被寄予厚望。各大公司和初创企业都进行了重点布局,似乎都坚信预测性维护必将成为IIoT中少数的“杀手级”应用之一。
 
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