预测性维护：通过工况监测最大限度提高设备效率

经济效率提高

通过持续收集和监测数据，预测性维护可确保提前识别设备问题避免升级，从而最大限度地降低停机风险。这种积极主动的方法可防止代价高昂的意外停机，降低总体维护成本，从而提高经济效率。

更长久的正常运行时间

持续监测数据可及早识别设备性能的任何变化或异常。预测性维护会提前解决潜在问题，避免其导致故障，从而最大限度延长设备正常运行时间，确保顺畅运行并最大限度地减少故障。

延长机器/设备的使用寿命

预测性维护可及时维护和主动解决潜在问题，有助于优化机器和设备的性能和使用寿命。通过提前识别和纠正问题而避免其造成严重损坏，可显著减少昂贵的维修或过早更换的需求。

最佳预防性维护时间安排

预防性维护利用工况监测数据确定维护活动的最佳时间点。通过分析组件的运行状况并遵循性能下降曲线，可以在发生功能故障之前触发维护。这种方法可确保在最需要时执行预防性维护活动，防止不必要的停机并降低与反应性维修相关的成本。

边缘分析和机器学习提高机器性能

通过从工况监测中收集的数据，可以深入了解机器和设备性能。制造商使用边缘分析和应用机器学习算法分析这些数据，可以识别模式、趋势和改进潜力领域。这些信息可用于优化机器效率，从而提高整体性能和生产率。