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在工业互联网时代,为何预测性维护发展不及预期?

http://www.gkong.com 2020/5/13 10:45:35

作为工业互联网IIoT和边缘计算的重要应用之一,预测性维护大约在两年之前就已被寄予厚望。各大公司和初创企业都进行了重点布局,似乎都坚信预测性维护必将成为IIoT中少数的“杀手级”应用之一。

比如华为抓住市场痛点,选择从“梯联网”切入电梯运维领域。

ABB在班加罗尔设立了新的针对节能变频器的数字化远程服务中心,全年无休的远程访问位于最终用户工厂内的变频器,实现预测性维护和状态监测。

霍尼韦尔推出互联辅助动力装置的预测性维护服务GoDirect,海南航空成为全球首家采用GoDirect的航空公司。

空客则选择自建边缘计算和云平台能力,量身定做自用的预测性维护系统。

鉴于市场中的存量设备数目相当可观,绝大多数还没采用有效的预测性维护方案,而设备维护产生的费用超过设备总体生命周期成本的50%。试问谁不想用更好的手段来预防设备故障呢?有权威机构预测,2022年之前预测性维护市场都会保持高速增长,复合年均增长率(CAGR)为39%。两年过去了,预测性维护发展得怎么样?

最近贝恩咨询发布了一份报告,总体上阐述了一个意料之外、情理之中的核心观点:预测性维护的发展不及预期。任何事情的发生和演进,都有其必然的原因。预测性维护作为工业互联网的典型应用,分析它的发展现状对于整个领域而言,具有很好的借鉴意义。为何预测性维护发展不及预期?

究其原因,主要有3点。

1.投资回报率难以计算

投资回报率ROI如果算不清楚,就意味着见效慢,效果很难评估,工业企业的推进意愿自然不会提升。

2.转变商业模式,先要转变思维

如果只算由预测性维护降低的停机风险,只算省钱的经济账,是远远不够的。

好的商业模式,不一定是帮最终用户多省钱,而是帮设备服务商或者设备制造商多赚钱。

3.基础不扎实,数据量不足

工业设备的预测性维护,都面临一个避而不提的共性问题,设备自身的传感器数量不足,很多数据还没有形成有效的长期积累。

目前,我们看到预测性维护领域的初创公司非常活跃,其中不乏未来的产业重塑者。毫无疑问,预测性维护是未来的发展趋势。如何解决上述问题然后真正撬动预测性维护这块市场蛋糕,挖掘新的商机?恒进汇聚行业专家和大量行业用户,以智能维护行业的发展为主题,进行了深入的研究,梳理出关键技术路径。通过对国际技术趋势、最佳实践和标准的探讨,提出了中国预测性维护的发展蓝图,将协助企业规避具体实施中的风险,帮助企业制定符合自身的维护标准,成功达成既定的战略目标。

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2020 智能维护技术大会(SMC 2020)将拓展到3000人规模,与会嘉宾从传统的汽车领域拓展到石化、电子、航空、冶金、食品、医疗等不同领域。论坛通过国内外一流企业就智能维护涉及的不同角度分享,以展+会的形式为3000名专业观众联合呈现,打造智能维护的多行业一站式解决方案。活动期间,超过150场技术演讲和约1000家商务对接活动将同期进行。

SMC系列会议项目

智能维护与预维护技术系列会议平台,以技术交流为核心,搭建行业应用方案商务开发与交流为目的。

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除2020 智能维护技术大会(SMC 2020)外,同期还将举办其他7场论坛与会议:

1.梦工厂『2025』 峰会

2.AEC 2020第五届飞机工程大会

3.ALL IS 工业信息安全技术峰会 - 石化 | 电力

4.第五届未来车身工程大会

5.汽车车身冲压、焊装及连接工程发展论坛

6.第八届汽车车身涂装工程发展论坛

7.第九届汽车总装工程发展论坛

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系列会议预计将吸引3,000名专业观众的集中参与,与会嘉宾主要来自设备、规划、维修、IT、ME、采购部等关键部门,涵盖了汽车、石化、电力、电子、航空、冶金、食品、医疗和包装等关键行业的企业用户。除了技术讲座,我们将在现场组织微型展,约80-100家左右企业将以标摊形式参与,系列峰会展区互通,一张胸卡可以参观同期八场会议,参会效益何止翻倍?相信会给到场的专业观众带来丰富的商务交流与技术学习机会,同时给行业内的专业人士带来无限的商务合作机会。

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