Analizując stan sprzętu, który jest już w użyciu, metody konserwacji predykcyjnej pozwalają przewidywać, kiedy należy przeprowadzić prace konserwacyjne, minimalizując jednocześnie wpływ na codzienne funkcjonowanie systemu. Prowadzi to do ograniczania przestojów, a tym samym do znacznych oszczędności kosztów i większej niezawodności systemu.

Konserwacja predykcyjna (PdM) z wykorzystaniem przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT) pomaga wdrożyć połączone procesy i maszyny na potrzeby zdigitalizowanego łańcucha wartości, umożliwiając wgląd w każdy aspekt wydajności maszyny, efektywności operatora, przepustowości produkcji i jakości. Jest ona wykorzystywana przez wiele organizacji jako środek proaktywny, a najnowocześniejsze technologie, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, stają się fundamentem jeszcze lepszych programów konserwacji PdM.

Niemniej jednak konserwacja predykcyjna (PdM) stwarza trudności z przyjęciem jej i zarządzaniem nią na skalę przemysłową — jak można więc mieć pewność, że wdrażane są odpowiednie procedury celem zwiększenia szans na sukces? W tej dokumentacji opisano kilka podejść do kwestii utrzymania ruchu oraz wyjaśniono, jak wybrać i zastosować najlepszą strategię konserwacji predykcyjnej (PdM) dla sprzętu o krytycznym znaczeniu dla przedsiębiorstwa.