设备停机时间的平均成本现在为每小时 26 万美元。无论停机是由于计划内维护还是由意外问题引起，价格都是一样的——而且随着停机时间的延长迅速攀升。
虽然完全避免停机是不可能的，但企业可以通过采用减少维护需求的技术来限制运营影响。
停机的运营影响
企业每周平均花费 19 小时进行计划内维护，不到一半的受访企业表示，它们在设备清洁和维护上花费了运营预算的 21% 到 40%。
如果一切按计划进行；工业制造商每年因非计划停机而面临高达 500 亿美元的损失。常见的原因是什么？过时或维护不当的工业机械。
在某些情况下，较旧的机械根本无法满足 growing 企业的生产需求，导致部件故障或过度磨损。在其他情况下，企业缺乏对操作数据的可见性，从而无法进行预防性维护。
结果呢？系统停机时间越长，累积的成本就越高。
迈向最小维护：四项关键技术
如果企业能够主动预测潜在问题，就可以减少维护需求并限制整体停机时间。实现这一目标需要整合新技术，包括：
先进的控制系统
企业拥有的关于机械操作的數據越多，就越有能力采取行动并解决关键问题。通过使用包括可编程逻辑控制器（PLC）并与工业物联网（IIoT）传感器连接的先进控制系统，公司可以跟踪设备性能随时间的变化，并通过预测性维护减少停机时间。
例如，监控高产量机械的控制系统的可能会检测到运行温度出现小幅但持续的上升，这可能表明关键部件的摩擦增加。通过在这些部件失效之前更换它们，企业可以避免昂贵的停机损失，从而节省资金。
人工智能框架
先进的 AI 框架可以帮助企业发现机械设备中可能不易察觉的问题模式。这些框架旨在随时间推移不断学习，它们收集生产线运营数据以建立性能基线，然后据此评估持续的生产力表现。如果预期结果与实际结果不符，AI 工具可以通知员工需要进行维护。
增强现实工具
由增强现实（AR）工具支持的操作系统和界面使员工能够“看到”机械设备的运行状况，而不仅仅是读取数据输出。例如，一个使用多个红外摄像头记录复杂机械设备各部位温度值的 AR 控制面板。
如果这些数据仅以简单数据点的形式报告，用户可能会忽略微小的异常值，并误以为无需维护。而通过使用 AR 控制面板将数据“可视化”为实时热力图，团队则能更好地定位问题区域并安排预防性维护。
自动化传感器解决方案
减少机械设备维护需求的一个常见挑战是传感器技术对设备本身的影响。
考虑放置在管道内的流量传感器。该传感器不仅会影响液体在管道中的流动，其自身也会受到这种流动的影响。这就造成了双重问题：添加物理传感器可能导致部件磨损更快，同时传感器本身也可能开始出现故障。
自动化传感器解决方案有助于解决这一问题。例如，夹装式超声波流量计测量流经管道的流体速度，且不影响内部操作。它们也没有运动部件，从而减少了维护需求。
坚持既定路线
所有机械设备都需要维护。然而，所需的维护越多，运营成本就越高。通过实施先进的控制系统、人工智能框架、增强现实工具和自动传感器等解决方案，企业可以最大限度地减少维护需求并降低意外停机风险。