预知维修是一种预测机器零部件未来故障点的技术，针对的是机械设备。它可以对设备进行实时监控，分析大数据，提前感知设备故障，在部件出现故障前进行维修或更换，从而最大限度地减少设备的停机时间，最大限度地提高设备机械部件的使用寿命。同时可以远程服务，提前排查隐患，让维修更智能、更可靠、成本更低。接下来，我们来详细了解一下设备管理和预知维修的功能。
▼防止硬件故障
通过数据收集、预测和分析，我们可以提前知道设备可能出现的故障以及故障的原因，以便工程师在机器离线或休眠时进行维修。
▼优化日常维护
通过预测分析，我们可以准确地找出需要关注的机器或零件，工厂技术人员可以根据需要调整机器或零件的库存，以及一些其他的优化维护问题，为企业节省时间、人力等资源成本。
▼加强工作场所安全
通过预测性分析，可以预测设备故障，以便工程师进行检查和维修，从而减少事故的发生，有效加强工厂工艺现场的安全性。
▼提高产品质量
机器的突然故障会导致一系列严重的问题，包括原材料的损坏，机器设备零件的报废，机器设备的维护费用。采用机械设备预知维修技术，可以有效降低机械设备的突发故障率，提高产品质量，保证企业效益。
▼使用物联网预测分析
根据专业研究，到2022年，预计智能工厂的市场规模将超过2000亿美元，这得益于物联网、大数据和预测分析技术。换句话说，这些技术很可能将生产力和利润提高到一个新的高度，制造商和消费者都可以获利。
简单来说，预知维修技术的普遍应用，可以有效解决机械设备生产运行中的实际问题，包括设备的使用情况、设备的预期使用寿命、下一个生产周期设备故障的概率、具体设备故障的原因等等。预测性维护的例子，请参考徐工信息韩云平台与新百思特国际集团在数控机床领域的工业互联网合作。韩云围绕智能车间、数控机床智能化改造、数控机床预测性维护和大数据分析，进一步推动数控机床产业发展。韩云利用其多年的工业互联网实践，提供了机床本体数据和传感器数据的采集方案以及数据采集和部署的实施方案。借助新百思特的行业经验和预测维修模型验证平台，构建机理模型，研究算法，进行实验验证，拓展韩云工业互联网平台在机床领域的数据应用，打造机床行业有价值的数据应用app。
从上面可以看出，预测性维护是未来智能工厂的重要组成部分。通过降低设备维护成本，减少停机时间，提高设备生产效率，可以获得强大的市场竞争力，给企业带来效益。
