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关于预防性维护(PM)能做什么，不能做什么，有一个广泛的误解。PM不把铁放入一个不适当的机器。PM不能在垃圾上工作。启动一个项目管理计划很少会影响你一年或更长时间的失败率，除非你致力于这一件事。PM和预测性维护(PdM)检查检测将导致故障的劣化、损坏和缺陷，但不能阻止它们!通过执行纠正任务，包括在故障发生前及时纠正损坏、恶化或缺陷，可以阻止这些早期故障。
让我们面对现实吧，人都会犯错——有些错误可能代价不菲。例如，变速箱重建过程中出现的错误，可能会导致计划外停机，甚至由于重建不当导致的工伤，导致工厂损失数十万美元。你是否曾经花时间审核过你的工厂内部或外包的重建设施?您是否需要对重新构建的组件进行验收测试，以验证它们是否为服务做好了准备?
作为油气设施的可靠性工程师，主要目标之一是最大限度地减少反应性工作，同时提高物理资产的可靠性和可用性。但另一个重要的任务是让所有人，包括领导和经理，都注意到可靠性的增长。一个问题的解决是一个“销售”展示的好机会。
沃辛顿工业公司是一家全球多元化的金属制造商，最近完成了其俄亥俄州哥伦布市钢铁加工设施维修部门的全面改造。2012年，由于维护占设备停机时间的最高比例，达到7.2%，并且未交付订单的数量不断增长，超过280个，该团队认为是时候做出改变了。
工业物联网(IIoT)预测性维护是大多数高管的关注焦点。与此同时，人们严重担心缺乏内部资源来分析、可视化和解释工业机器产生的大数据。本文提出了一种替代方案:在不雇佣大数据科学家的情况下实现大数据预测分析解决方案。
利用在役油液分析来提高机械可靠性有着悠久的历史。第一次石油分析是在半个多世纪前对火车头进行的。就像人体血液测试提供关于你的健康的重要信息一样，在役机油分析提供的关于机械健康的信息，特别是对于一个有许多运动部件的复杂机械，如柴油发动机，是市场上任何其他技术无法比拟的。
预测性维护(PdM)是一个非常热门的话题，这是正确的。承诺减少昂贵的计划外维护事件，这是希望节省大量资金的领域之一。
当本杰明·富兰克林写道:“一分预防胜过一分治疗。”他指的是消防安全。但是，根据经验，这句话对于预防性维护(PM)来说是正确的。简单地说，预防性维护是一种以固定的时间间隔进行的维护资产的活动，而不管其当前状况如何。这是一个合理计划的活动，材料和零件都在手边，人工也提前安排好了。任何PM计划的目标都不仅仅是延长资产的寿命或将其维护到现有的功能，而且还要识别可能在未来导致意外事件的潜在故障。适当计划的纠正性维修通常比执行未计划的工作便宜几倍。但是，pm发生的典型频率是正确的吗?
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