状态监测(CM)和预测性维护(PdM)
你知道每年的意外停机会使制造业损失500亿美元吗？ 你知道 42%的停机时间是由设备故障引起的吗？ 预测性维护（PdM）的相关技术正在飞速发展，其解决方案可以帮助企业在恶劣的工厂环境中识别受损的机器并避免意外故障。
预测性维护基于状态监测（CM）来检测非常规的活动，并提供相关数据以发现设备中的异常情况。所有的机器都会产生损耗，而且计划外的停机会造成非常昂贵的时间成本。状态监测是预测性维护的重要组成部分，通过专用传感器节点对设备进行不间断监测。因此，收集和分析数据是工业4.0的重要一环，也是物联网（IoT）在工厂最有价值的应用之一。
根据市场研究未来公司（MarketResearchFuture）的一份报告，到2022年，全球预测性维护市场预计将增长到63亿美元。此外，预计未来两年内83%的制造业企业将采用预测性维护。
普华永道认为，预测性维护可为工厂带来如下收益：
- R成本降低12%
- 使正常运行时间提高9%
- 安全、健康、环境和质量风险降低14%
- E老旧设备的使用寿命延长20%
