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在我們的日常認知中，“預測”似乎帶有某種玄幻色彩。但在工業領域，設備資產的預測卻是切實可行的。

預測性維護借助數字化技術深度分析數據，將人員、過程和技術結合在一起，預測工業資產的未來狀態，并及時做出更明智的決策，從而提高設備的性能、運行時間、產品質量和勞動生產率。

隨著國內工業企業的成長和科技演進，企業對設備資產的需求逐漸由“靜態”關注臺賬和設備全生命周期跟蹤管理，轉向“動態”監測設備實時狀態，減少非計劃停車。這種需求的變化也促進著認知的轉變：它將工業人的思維方式從被動、手動管理的運營，轉變為更具預測性、規范性和主動性的預測性運營。

料事機先、讓設備數據“活”起來

通過數字化手段進行設備預測的基礎是日積月累的設備數據?！叭缃?，有很多工業企業都會對設備實時運行數據進行采集，但這些數據被分散地儲存在各個工廠里，在設備運維中真正被利用起來的卻少之又少，如果將他們深度加工，其價值遠不僅限于此?！被裟犴f爾中國互聯工廠業務總經理吳東華如是表示。

霍尼韋爾資產管理解決方案

在具體的應用中，該方案服務于設備健康監控，資產管理和預警等多方面，可以兼容多個廠商的設備和系統，解析數據并進行實時監測設備的運行狀況、能耗情況，從而為用戶提供一個可訪問企業全類型資產的訪問環境。

不同于現有的手動主觀評估方式，霍尼韋爾資產管理解決方案基于系統數據，將操作員的行為和操作有效性與工廠績效緊密聯系在一起，降低生產的各個環節的風險，預測并防止災難性的情況發生，確保生產安全無虞。值得一提的是，通過人工智能模型“訓練”，該服務可最大限度激活數據，根據相關指標為用戶提供相關優化建議，助力用戶做出科學決策。

據麥肯錫公司發布的數據顯示，基于人工智能的預測性維護可以將可用性提高多達20%，同時將檢查成本降低25%，并將年度維護費用降低多達10%。

認知提升、實現預測維護“三個零”

不難發現，借助于大數據和人工智能等手段，數據可以進行更高層次的提煉和加工，從而發揮出我們意想不到的價值。對于工業企業而言，開展預測性維護也是數字化轉型的必經之路。

在石油石化行業，霍尼韋爾將預測性維護與霍尼韋爾UOP的工藝技術相結合，對正常裝置和設備進行性能監視分析。

以裂解爐的結焦預測為例

通過裂解生產乙烯的過程中會發生結焦，隨著結焦過程的加劇，裂解爐需要進行周期性停料清焦，嚴重影響裂解爐的正常運行，造成經濟損失。通過預測性維護，用戶可實時監測裂解爐狀態，提前進行工藝處理，防止事故的發生。

再以換熱器為例

常用換熱系統大多以水為載熱體,由于某些鹽類物質會從水中析出, 附著于換熱管表面形成水垢。年深日久，積垢層逐漸變厚、變硬，嚴重影響換熱器性能。通過預測性維護，可以使換熱器的換熱效率保持在一定范圍之內，在提升效率的同時，也促進了節能減排。

結合先進企業的應用案例經驗來看，預測性維護需要與企業生產密切結合，實現“三個零”愿景，即零手動，零距離和零備機。

“預測性維護在國際上已被廣泛接受和認可。國內的一些領軍企業已在進行工業資產的生命周期跟蹤管理，但依然缺乏在設備運行中進行實時的性能預測?！眳菛|華坦言，在國內開展預測性維護存在阻力。隨著相關科技的發展，國內用戶對預測性維護的認知提升，相信這項服務會在中國逐漸打開局面。