迎接数字化时代
随着具有数十年专业经验团队成员的退休，许多制造企业不得不应对知识流失带来的风险。企业可能很难再聘请到具有类似专业知识的替代人员。由此产生的技能差距对采用预测性维护实践构成了重大障碍。但好消息是，新员工通常更精通计算机。数字“原住民”可以快速学习自动化数据收集、数据处理仪表板创建和实时分析。
过去，维护团队专注于故障排除和计划维护工作。当资产发生故障时，目标是使其尽快恢复运行。现在，目标是在潜在问题发生前，就可以预测即将发生的故障。这意味着团队成员必须跨职能，更具有互助协作的能力。除了根据日历表更换轴承、密封件、联轴器和皮带以外，这类工作还有很多。通过数字化转型可以尽早发现根本原因，并使机器更好、更长久的运行。团队可以通过监视工况变化并充分利用每个部件的使用寿命来减少支出。
从100％的例行维护，到计划维护或基于状态的维护，并非一夜之间的改变。制造企业可以先从小型试点计划开始，接着在小规模应用上证明其成功，然后基于该成果获得认可后再投入更多，从而获得更好的实施效果。集成到用户友好系统中的智能工具，可以对数据进行跟踪和趋势化分析，以在故障停机之前进行检测。通过最大化正常运行时间和生产量，维护已成为影响盈利能力并为制造业务增加价值的战略实体。
尽管尚未得到广泛应用，但物联网和工业4.0已经成为广为人知的概念。将更多物理设备进行连接，使这些设备相互通信并实现远程监控，让采集到的大数据经过优化和分析为企业带来更多价值。从而帮助企业优化工作流程，最小化或消除数据输入错误，增加正常运行时间并减少故障。
当传统的维护团队完成手动巡检时，利用现代技术的企业可以将资产数据传输到云中。通过消除手工测量，维护人员可以及时处理必要的维修并减少积压的工作订单。
正确收集和利用数据可以为企业运营提供关键的决策依据，并有助于企业在第一时间采取行动。诸如计算机化维护管理软件之类的工具，通过为团队提供所需的信息，有助于消除数据孤岛，帮助企业创造更多商业价值。
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