另一种选择是使用 PowerBI 或 Tableau 等标准工具，让员工有机会在自助服务的意义上开发自己的分析和表示。
但如果一切听起来如此简单，为什么没有预测性维护的标准解决方案呢？尽管承诺很美好，但也有一些需要注意的陷阱。
在最好的情况下，机器需要很长时间才能损坏，但这对数据科学家来说是一个重大挑战。相比之下，错误情况很少见，并且其数量无法被全面了解，这意味着经典的分类方法无法有效工作或需要大量减少训练数据。
分析真实机器数据时的另一个挑战是各个系统或系统类型之间的微小差异。然而，为所有可能性开发单独的解决方案通常并不经济，而是提供不必针对每种产品进行调整的通用模型。该模型可以在应用时进一步优化。这导致在开发检测和识别机器错误状态的方法时面临复杂的挑战。
最终，预测性维护必须始终被视为现有服务的延伸，并与现有结构保持一致。重要的是，预测性维护绝不是为了取代现有员工，而是为生产的可用性和优化提供帮助。
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奥拉夫·诺伊格鲍尔图片
作者 博士。奥拉夫·纽格鲍尔
博士。 Olaf Neugebauer 多年来一直活跃在网络物理系统、编译器和基于编译器的优化方法领域。近年来，他更加关注物联网及相关主题。作为物联网能力中心的负责人，他负责监督与 adesso 机器数据收集和评估相关的所有主题。
类别： 行业
标签： 制造业 预测性维护
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