我们深知，无论您是在车间管理设备还是在中控室监控操作，不可靠测量等干扰因素会影响质量或安全性，阻碍生产力提升。预防性维护是常用的工厂维护方法，也是提升工厂生产力、安全性和效率的支柱。但是如果能够将预先安排的任务转化为明智的数据驱动型策略，帮助您提前预测故障和保持工厂高效运转，同时降低维护成本，那会如何呢？
这不再是一种可选项或未来概念，而是已经成为现实。随着数字化技术的兴起，您可以在设备维护领域实现更多成果。将预测性维护和预防性维护策略合而为一，您就能深入了解整体绩效，而这也是工厂持续改进维护工作的第一步。
预测性维护与预防性维护：两者的关系是什么？
随着过程行业的不断发展，维护策略也在同步演进。尽管预测性维护在过程行业日益普及，但我们必须认识到，预防性维护目前仍是有效资产管理的支柱。与其将它们视为两种对立的策略，不如将它们看作互补的协作关系；二者各具优势，都有自己理想的应用场景。
预防性维护是一种主动维护方法，涉及按照设定时间表或预定间隔时间要求执行维护任务。其旨在避免意外故障，通过例行保养缩短代价高昂的停机时间。这种方法非常易于实施，所需的数据极少，通常要求遵循原始设备制造商（OEM）的建议和固定时间表。鉴于其简易性和可靠性，预防性维护特别适合故障成本可控的标准或低关键性资产。但有时因为在日程安排上缺乏灵活性，会导致维护成本和运营成本过高。
反之，预测性维护是一种更注重数据驱动、基于状态的维护方法。通过利用传感器参数、诊断信息和分析功能，维护团队能够预测故障，并在必要时进行干预。这能显著减少不必要的维护任务，降低维护成本。然而，预测性维护要求加大对数字基础设施的投资力度，这包括传感器、互联能力和分析工具（通常包含某种形式的AI技术）。因此，这种方法更适合停机成本高昂的高价值和安全攸关资产。
尽管预测性维护是一项卓越的发展成果，但预防性维护仍然是当下最实用、应用最广泛的策略。它为提升测量可靠性和工厂效率奠定了坚实基础，而在结合数字化工具（旨在增强可见性和规划能力）后，这种效果尤为显著。例如，即使在预防性维护框架内，数字化设备也能在需要清洁时发出提醒，使您能够更有效地将清洁工作纳入计划内停机。
归根结底，将预测性维护要素融入预防性维护策略中，有助于实现更智能、更高效的运营。对于大多数企业而言，应重点加强预防性维护实践，同时在能够带来切实价值的环节逐步引入预测性能力。
预防性维护和预测性维护在过程自动化领域的优势
利用数字化资产，您可以更全面地了解设备状态。数字化传感器及其赋予的洞察力正在推动从预防性维护方法向混合式维护方法（结合预防性维护和预测性维护）的转变。除了缩短停机时间外，混合式维护方法还能促进维护工作流程的自动化与简化，并提升系统整体性能等。
混合式设备维护方法的主要优势如下：
推进信息透明化，将数据转化为可行见解
维护不仅关乎单一设备的运行状况，更着眼于整体生产设施与流程的系统性优化。通过对现有设备群的运行数据进行深度分析，企业可以依据资产的关键程度，量身定制最适宜的维护管理策略。实现这一目标的最佳路径，是引入能够与设备直接交互的数字化工具。那么，如何有效利用这些数据呢？
与外部专家合作有利于充分利用现有数据。他们能够提供有关现场仪表以及如何优化维护方案的详细见解，从而帮助您持续改进现场仪表、借助正确的文档资料降低安全和合规风险，并确保您拥有保持运营顺畅所需的资源。
在Endress+Hauser，我们的过程专家通过动态现场仪表评价和分析服务（DIBA）帮助您满足维护需求。动态现场仪表评价和分析服务（DIBA）远不止于收集与评估数据。我们的专家团队提供清晰的洞察与可操作建议，以协助您优化维护管理体系。这旨在支持您迈出关键一步，助力工厂释放其全部运营潜力。
让维护不受地点和时间限制
维护从来不是孤军奋战。在当今世界，万事皆有相应的解决方案和服务，维护也不例外。如今，您可以获取支持工厂维护策略实施所需的服务和解决方案。得益于数字化资产及互联技术的兴起，我们可以获取更多性能、诊断和仪表状况数据。但如果这些数据能延伸至工厂之外呢？
虽然现场维护人员始终对工厂内部情况了如指掌，但我们深知，在突发故障或资源短缺的情况下，多些帮手可以起到重要的作用。作为外部远程服务供应商，Endress+Hauser能够为您的团队赋能，通过提供远程诊断、主动维护警报、风险缓解等方面的额外见解来提升您的专业水平。
因此，我们设计了名为Smart Support的远程支持服务产品。Smart Support为您的内部维护人员提供仪表支持服务。我们的专家团队适时提供远程指导，可提升您内部团队的专业能力，帮助加快诊断与故障排除速度，进而缩短维护用时和降低成本。
