无论是大型工厂还是中小型工厂，对于设备的确保都有自己的一套方法，比如设置监测参数，比如尽量地增加设备故障，缩短设备使用寿命，在生产中带给仅次于的经济效益。然而，就算设备的确保做到得再行全面，有一种设备故障是很多工厂动态面对且十分困惑的，就是车祸停机！机器的螺丝钉断裂这样微小因素都会造成设备的车祸停机，而车祸停机带给的后果就是整个生产线的衰退，例如在一家典型的半导体工厂中，关键装置车祸投产1小时收益损失将超过100000美元，为了防止停机故障带给的极大的损失，修理部门不得不出售了大量多余零配件，而大多数时候都用不上，造成了极大的浪费。可想而知，车祸停机带给的损失是极大且不得已的。

那么，这些有可能造成车祸停机的微小因素该如何去动态监测呢？靠人工来目视、耳听得、手摸、传统通判，这样一方面不会花费大量的人力成本，一方面又无法很全面地检查到设备的隐患。即使是经验丰富的一线设备专家也无法做准确无误预检设备故障。精细化的监测工作由谁来已完成？操作者可以既高效又精确？需要捕捉到设备的微小变化……这些问题都在后遗症着工厂管理者。

随着车祸停机的弊端愈发显著，很多涉及的解决方案和应用于陆续经常出现，例如GE对外开放的Predix等，都沦为传统工厂转型智能化工厂的不可或缺。可预知维修，它到底可以做哪些传统确保无法做的呢？⊙基于对设备身体健康状态展开监控的评估结果，通过损耗特性参数的设置，动态监测设备的身体健康状态，做预见故障，提早防治，并且减少了人力成本，提升了设备确保的精准性。

⊙一线现场设备专家们的经验将被载入企业专家库，可拷贝利用。将过程程序化，防止传统确保中技术无法承传的失望。

设备的车祸停机，以前仍然是让工厂管理者深感心累的问题，花太多钱投放大量人力，但是效果都很差，但是现在预测性的确保，既省人力财力，又可以更为精准地预见设备的故障，提早作好防卫措施，这对于企业而言是一箭多雕的好消息。大数据采集及用于，给工业带给不少便利和实用价值。工厂的数字化转型早已从各方各面进行，对于车祸停机的防治也是其中的一个重点领域，守住先机者，早已渐渐在其中尝到了数字化设备维保带给的甜头，也不会有更加多的企业投身到这场工业数字化的浪潮中。

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