Для успешного внедрения PdM важно правильно определить, какие активы требуют наиболее пристального внимания. В этой статье рассмотрим ключевые этапы и методики оценки оборудования, наиболее подверженного поломкам и требующего предиктивного обслуживания.

С развитием технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ), Интернет вещей (IoT), большие данные (Big Data) и облачные вычисления, предиктивное обслуживание вступает в новую эру. В этой статье мы рассмотрим основные направления развития и те новшества, которые ждут предиктивное обслуживание в будущем.

Цифровизация производства меняет подходы к управлению и эксплуатации промышленного оборудования, и одной из ключевых технологий, которая получает значительное развитие благодаря этому процессу, является предиктивное обслуживание (Predictive Maintenance, PdM).

Несмотря на все свои преимущества, плановое обслуживание не может полностью исключить возможность внеплановых остановок оборудования. Рассмотрим основные причины этого явления.

Незапланированные простои на промышленных предприятиях могут нанести значительный ущерб производительности, финансовым показателям и репутации компании. Понимание причин возникновения таких остановок позволяет заблаговременно внедрить меры по их предотвращению и минимизировать последствия.