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　　突如其來的設(shè)備故障，對于企業(yè)而言，就像隱藏在某處的 Bug，知其存在，但不知何時出現(xiàn)。這種“提心吊膽”對于任何企業(yè)而言都是巨大的危機。

　　如何解決這一 Bug，讓隨時可能出現(xiàn)的“危”，變成運籌帷幄的“機”，成為了問題的關(guān)鍵——預(yù)測性分析軟件的選擇在這一過程中成為了企業(yè)的戰(zhàn)略性議題。

　　01

　　消滅 Bug 的前提

　　預(yù)測分析與“未卜先知”

　　對于計劃外停機等潛在危機的憂慮，導(dǎo)致了市場對預(yù)測性分析軟件的巨大需求增長：

　　“據(jù)相關(guān)研究數(shù)據(jù)，未來幾年，全球預(yù)測性分析的市場規(guī)模將從 2022 年的 125 億美元增長到 2028 年的 380 億美元，復(fù)合年增長率為 20%。”

　　這種廣闊的前景得益于日漸成熟的人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)和算法，大規(guī)模部署預(yù)測性分析的新方法，以及數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的可用性和可維護性。

　　面對市面上五花八門的預(yù)測性分析軟件，企業(yè)在權(quán)衡其潛在部署時，必須考慮一些變量，如投資回報率（ROI）。最終選擇的預(yù)測性分析軟件「是否與硬件無關(guān)」、「是否最適合利用現(xiàn)有的軟件投資」、「解決方案的部署、維護和擴展是否便捷」等等諸多因素都是企業(yè)要考慮的問題。

　　02

　　讓工具充分融合

　　人類洞察力的力量

　　人的經(jīng)驗和直覺在評估潛在危機時發(fā)揮著重要作用，但因崗位和部門的差異，不同員工處在不同的特定專業(yè)領(lǐng)域，對于故障處理的“經(jīng)驗”因此有很大的不同。例如，面對同樣的問題，來自工程或運營背景的人員在考慮事情時往往有著截然不同的思維方式。

　　雖然許多預(yù)測性分析解決方案可以提供異常警報，但如果經(jīng)驗不足，洞察力不夠，在面對異常警報的時候，迫在眉睫的危機也可能被忽視掉。因此企業(yè)在利用“人的洞察力”的同時，也必須承認(rèn)團隊發(fā)現(xiàn)故障、解決故障過程中存在的主觀性。此刻，“工具”的優(yōu)勢便凸顯出來了。

　　理性精準(zhǔn)的數(shù)字化技術(shù)和人的感性“經(jīng)驗”相輔相成。既可「預(yù)測」——通過實時數(shù)據(jù)提供及時的故障診斷警報，亦可「分析」——解釋警報發(fā)出的原因。閉環(huán)預(yù)測分析戰(zhàn)略使企業(yè)有能力收集、組織和分析數(shù)據(jù)，包括實時傳感器、歷史操作和財務(wù)影響分析數(shù)據(jù)。

　　在這些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，用戶可以立刻鎖定癥結(jié)所在，讓異常消失于萌芽之中。更重要的是，將相關(guān)數(shù)據(jù)記錄并復(fù)用，以實現(xiàn)持續(xù)改進。

　　03

　　故障診斷

　　之重要性

　　但機器的“預(yù)警”也不是百分之百準(zhǔn)確的，有時警報的發(fā)出并不是計劃外停機的預(yù)警，而僅僅是傳感器出現(xiàn)的故障，這種“烏龍”大大降低了分析的準(zhǔn)確性。不可靠的數(shù)據(jù)會給分析和決策蒙上“狼來了”的陰影。

　　因此，優(yōu)秀的預(yù)測性診斷需要“對癥下藥”，通過定制的數(shù)據(jù)和診斷工具提供精確、實時的洞察。AVEVA 的預(yù)測性維護解決方案通過高效精準(zhǔn)的故障診斷法預(yù)估可能發(fā)生故障的時間，有助于企業(yè)準(zhǔn)確地確定維修的優(yōu)先次序。

　　故障發(fā)生時間的預(yù)測有助于運營和維護團隊“心中有譜”，從而確定是讓資產(chǎn)運行到下一次計劃的維護停工，還是啟動緊急停工。這也使團隊能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測潛在的供應(yīng)鏈問題，并考慮備件的準(zhǔn)備時間。同時，規(guī)定性分析還能夠提供可操作的任務(wù)來補救問題。

　　這樣一來，計劃外的停機就被消除了。

　　反之，相關(guān)預(yù)測也可以幫助操作員確定是否推遲計劃中的維護任務(wù)。工廠人員可以更有效地安排維修和評估風(fēng)險，幫助企業(yè)優(yōu)先考慮安全和盈利。

　　04

　　和數(shù)據(jù)“Hug”

　　充分發(fā)揮數(shù)據(jù)作用

　　伴隨著數(shù)字化腳步的高歌猛進，工業(yè)企業(yè)正在收集比以往更多的數(shù)據(jù)。據(jù)統(tǒng)計，所有工業(yè)數(shù)據(jù)中有50%是在過去兩年中產(chǎn)生的。

　　在各種軟硬件的助力下，企業(yè)手中可能掌握著大量的數(shù)據(jù)，用來監(jiān)測到其資產(chǎn)達到某個閾值，如溫度、熱率、燃料消耗、電力消耗等等。

　　雖然這些指標(biāo)可能代表了有價值的洞察力，但它們是靜態(tài)的。當(dāng)條件發(fā)生變化時，企業(yè)就需要用多個參數(shù)來跟蹤和預(yù)期資產(chǎn)的任何偏差。因此一個更加動態(tài)的生產(chǎn)環(huán)境，就需要一個更加動態(tài)的過程。

　　為了更大程度上發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛力，企業(yè)必須建立一個「從工程到運營到資產(chǎn)管理到企業(yè)財務(wù)」的全面數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，使用能夠整合所有相關(guān)信息來源的解決方案。

　　AVEVA 的預(yù)測性維護軟件解決方案通過分析歷史行為，充分考慮多個閾值和變化模式，并實時跟蹤資產(chǎn)的實際狀況和實時操作條件，以預(yù)測未來可能出現(xiàn)的問題。

　　這使得維護計劃更加有效，避免了資產(chǎn)的過度維護，并提供了資產(chǎn)模型、故障條件、故障模式、傳感器和實際故障匹配信息之間關(guān)系的清晰視圖，讓一切盡在掌握，從而運籌帷幄。

　　05

　　AVEVA 預(yù)測性維護

　　讓計劃外停機消失于無形

　　AVEVA 的預(yù)測性維護產(chǎn)品組合方案已迅速成為行業(yè)標(biāo)配。通過將數(shù)字孿生技術(shù)與AVEVA™ Predictive Analytics（預(yù)測維護軟件）相結(jié)合，從電力到化工，再到制造，為眾多來自工業(yè)領(lǐng)域的公司開辟了一條改善運營的全新道路。

　　AVEVA 預(yù)測維護軟件是一種無代碼的解決方案，無需軟件工程師或數(shù)據(jù)科學(xué)家的支持，開發(fā)小白亦可輕松掌握。AVEVA 預(yù)測維護軟件基于人工智能技術(shù)提供了先進的警報和案例管理，實現(xiàn)了知識捕獲和報告。內(nèi)置模板加速了軟件的配置、部署和擴展，確保最大的投資回報率。高效精準(zhǔn)的故障診斷可以準(zhǔn)確診斷故障模式。

　　借助 AVEVA 預(yù)測性分析軟件，檢測系統(tǒng)實時運行數(shù)據(jù)與正常運營檔案的細微變化，企業(yè)可提前診斷設(shè)備問題，在設(shè)備故障發(fā)生的前幾天、幾周或幾個月便能診斷出問題，進而避免計劃外的停機。大量落地實踐也證實了 AVEVA 預(yù)測性維護軟件的可行性和先進性：

　　三菱電力

　　使用 AVEVA 預(yù)測維護軟件來提高其能源系統(tǒng)的運營意識，在防止意外停機的目標(biāo)上取得了卓越成績。

　　美國杜克能源公司

　　利用 AVEVA 預(yù)測性維護軟件集中監(jiān)測其發(fā)電資產(chǎn)，最大限度的提高資產(chǎn)的安全性、可靠性和生產(chǎn)績效，平臺上線后，僅在一次預(yù)警中就節(jié)省了超過 3400 萬美元。

　　泰國暹羅化工集團

　　借助 AVEVA 預(yù)測性維護軟件，通過可持續(xù)實時監(jiān)控設(shè)備活動，將工廠可靠性從 98% 提高到了 100%，避免設(shè)備資產(chǎn)故障，這種節(jié)省相當(dāng)于 9 倍的投資回報率。

　　AVEVA 預(yù)測性維護軟件

　　從超過 22000 個工時的經(jīng)驗中得出的資產(chǎn)庫，AVEVA 預(yù)測維護軟件讓用戶了解“故障到來還有多久”以及“哪個問題要優(yōu)先解決”，全面提升了預(yù)測能力，有效檢測企業(yè)性能問題并預(yù)測其資產(chǎn)故障，幫助企業(yè)由被動式維護轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃邮筋A(yù)測性維護，讓計劃外停機消失于無形。