在过去几年中，维护策略的持续改进正在以令人难以置信的速度进行。可访问数据的迅速涌入使工业世界生活在一个激动人心的时代。由于该行业刚刚开始触及工业物联网(IIoT)所能提供的表面，因此有巨大的机会取代陈旧的资产管理方式。

对关键设备的持续监测和对预测分析的实时访问能够提供一致和可靠的见解，而这些见解可能只能在有限的数量上使用传统系统。大大小小的企业都在考虑升级其现有的状态监测技术，将持续监测作为在全球经济中保持竞争力的一种手段。

连续PdM作为一个基本元素

多年来，在大大小小的设施中，已经实施了许多维护模型，包括运行到故障、预防性维护(PM)和预测性维护(PdM)。从在软盘上传输数据到云计算的出现，技术经历了迅速而巨大的发展。然而，差距是存在的，这就是持续PdM作为帮助企业实现资产管理目标的基本元素发挥作用的地方。

当关键资产失效时

关键资产意外失灵从来不是好日子。维护可靠性策略可以是一门艺术，也可以是一门科学。不幸的是，仅仅依靠人们在车间走动作为主要工作识别手段的日子已经过去了。如此巨大的技术的出现，再加上当前的就业趋势，呈现出这样一种情况:你不再有那种终身员工，他们走进一个空间，只凭声音、气味或地板的感觉就知道有问题。你仍然需要知道哪里出了问题，但现在可以通过无线传感器获取居民部落的知识，并将现有仪器的数据输入机器学习系统。

您可能目睹过这样的失败:持续的监视将显著增加在缺陷导致业务损失之前发现缺陷的可能性。以这个例子为例:一个特殊的区域，容纳温度敏感材料，需要24/7/365严格遵守环境参数。该地区冷却系统的缺陷导致温度失控。当发现错误时，抢救材料已经太晚了。

以下是连续PdM在这种情况下的益处:有一个高温警报作为滞后指示器。如果对系统受损状况的主要指标发出警报，例如压缩机正常循环时间的偏差或电机电流的趋势，则可能会导致对根本原因的主动调查。至少，在对系统进行操作检查时，某些级别的警告可能会触发温度敏感材料的临时移动。不幸的是，事实并非如此。

另一个持续监测将有利于系统可靠性的事件涉及一个大型多层建筑的送风风扇，该建筑包含企业的关键操作。为大楼提供新鲜空气的两台风扇中的一台发生了灾难性的故障。驱动5½英寸风扇轴的75马力电机卡住，导致需要完全重建机组。尽管该资产被纳入了现场的振动监测计划，但故障的进展速度似乎比检测频率所能检测到的要快。企业不仅必须承担紧急维修费用，而且这种情况还导致另一个风机出现单点故障，在维修完成时，将关键操作置于更高的风险中。

当关键资产发生故障时，会对设施的整体运营产生巨大的成本和生产力影响。在大多数情况下，连续监测通过在尽可能早的时候提醒工作人员来提高事件的可检测性。

结论

在不到10年的时间里，技术的快速发展令人着迷。在成本方面，连续PdM的进入障碍已经在很大程度上减轻了。工厂和设施已经在可靠性计划和预测性维护方面投入资金来管理资产。该行业正在朝着不投入额外资本的方向发展，而是在更明智的支出上进行重新配置。

人工智能和云计算等技术驱动因素已经将可能性扩大到深不可测的程度。通常情况下，只有最大和收入最高的地区才能随时了解你的主要工业资产中正在酝酿什么。但现在不是了!如今，有一些解决方案可以以低廉的价格提供按需预测性维护。有了高质量的数据和可操作的情报，企业就能够确保其关键资产的世界级可靠性。