难以检测到的机器故障是最昂贵的，这就是为什么资深的维修技师那么抢手的原因。
如今许多制造公司正在寻找自动化和降低维护成本的解决方案。随着自动化和数字化进程深入，新设备依靠传统的振动诊断方法可能为时过晚，因为大多数维修人员可能无法提前发现故障。
来自德勤报告称，在工业4.0环境下，预测性维护的好处取决于行业或其应用的特定流程。德勤当时的分析已经得出结论，材料成本平均节省了5%至10%；设备正常运行时间增加10- 20%；整体维护成本降低5 - 10%；维护计划时间甚至减少20 - 50%!诸如Neuron Soundware这样的公司开发人工智能技术，用于预测性维护。
合格维修工人缺乏开始数字化旅程的公司经常需要面对市场上熟练劳动力短缺的现实。通常是机械维修工，定期巡视所有的机器，通过听机器的声音来诊断它们的状况。一些公司现在正在寻找新的维修技术来替代。
没有及早识别的故障意味着更换整个设备或其部件。整个维修时间还包括等待备件，因为可能储存替换设备很昂贵，没有库存。它将表示多达数十小时的停机时间。损失可能高达数万甚至数百万。
机器实时监控是一种趋势如果维修技术除了机器的机械知识外，还配备了人工智能。它将这些知识本身应用于机器的当前状态。它还能够识别机器上当前发生的异常行为。在此基础上，发送相应的报警和精确的维护指示。例如，电梯、自动扶梯和移动设备等机械设备的制造商今天就在使用这种技术。
人工智能可以在生产的各个阶段提供帮助
当然，预测性维护技术有更广泛的应用。由于人工智能的学习能力，它们可以多才多艺。例如，该技术能够帮助质检测试。识别产品中肉眼看不见且随机出现的缺陷部分。
另外应用领域是对生产过程的监控。以碎石机为例来想象这一点。传送带将不同大小的石头输送到磨床，磨床产生给定颗粒度的砾石。以前，制造商会运行破碎机预定的时间。为了确保即使在最大的岩石块存在的情况下，也能发生足够的破碎。用人工智能“倾听”砾石的大小。他可以在正确的位置停止碾压过程。这意味着不仅可以节省破碎设备的磨损，更重要的是，可以节省时间，增加每班的砾石输送量。这给生产者带来了巨大的经济利益。
那些拥有大量同质设备资产的公司效益更大在实施预测性维护技术时，公司的规模有多大并不重要。最常见的决策标准是部署的解决方案的可伸缩性。在拥有大量相似机械装置的公司中，可以迅速收集代表个别问题的样本。神经网络从中学习。然后它可以同时处理任意数量的机器。机器越多，神经网络学习和检测的效率越高。
预测性维护的未来：可用性和适应性状态监测技术通常是为大型工厂设计的，而不是为只有少量机床的车间设计的。然而，随着硬件、数据传输和处理变得越来越便宜，这项技术也在逐步实现更广泛的应用场景。因此，即使是一个自制果酱的制造商也会很快有信心，相信他的机器能生产出足够的产品，按时将订单送到客户手中，而不会毁了自己的声誉。
在未来，预测性维护将是必要的。不仅是在工业制造上，还包括我们日常生活中的那些设备（比如汽车、各种家用电器等）。随着人工智能驱动的自动检测设备的安装，我们将及时了解即将发生的故障，并能够及时解决问题，而不是在设备停机时给服务商打电话，焦急的等待上门维修服务。
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