数字孪生的应用预测性维护可为制造业带来哪些好处？

预测性维护为制造业带来如下4大好处：

一，预防硬件故障。数据驱动的预测分析可消除任何预测性维护策略的猜测，还能让工程师在机器脱机和休眠时安排并启动修理。例如，通用汽车（GM）在生产新车时会先使用传感器监控工厂温度。毕竟环境若太冷或太热，涂料设置不正确，设备就可能出现故障。其他制造商则使用自动通知传感器来辨识性能下滑、意外瓶颈或潜在危险。

二，优化维护例程。预测分析通常能找出需关注的机器或零件，工厂技术人员就能根据需要调整工具和备件的库存，从而为工厂车间节省时间、金钱和空间。有些机器也会执行自我维护，无须技术人员而能进一步提高效率。

三，加强工作场所安全。未正常维护的设备容易发生故障，而无警告的机器对工人的健康和安全将造成严重风险。机器故障也会造成时间、生产力和利润的严重损失。这些意外事件可能导致整个工厂暂时关闭，直到问题解决为止。

四，提升产品质量和客户服务。机器突然故障也会让准备装运或分配的货物受到损坏。组装机器人或数控机床一旦在生产过程中停止，特定零件机器所包含的原材料将立即浪费。举例来说，工具机大厂 Caterpillar 迅速接受了物联网技术，其客户和合作伙伴享受到许许多多实实在在的好处，包括节省 40%的燃料成本、缩短 90%的设备正常运行时间。最终结果是，Caterpillar 提升了其品牌形象，客户改善了其分配资源的方式，消费者最终为整体服务支付更少的费用，实现了三赢。

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