2022 年及以后的重要預測性維護趨勢是什么?我們將著眼于可以使您的在用設備更智能、更主動，并更直接地與您的維護資源和管理團隊聯系的新興技術。

什么是預測性維護?

預測性維護是指使用數據驅動的主動維護方法，旨在分析設備狀況，并幫助預測何時應該進行維護。以前，這是基于人工檢查和維修的，但現在，計算機可以自動完成大部分工作，以節省成本。據麥肯錫公司稱，基于人工智能的預測性維護可以將可用性提高多達 20%，同時將檢查成本降低 25%，并將年度維護費用降低多達 10%。但這將如何改變?我們對 2022 年預測性維護趨勢的預測是什么?以下是我們的想法。

1、人工智能增強的人類技能

人工智能將繼續做它最擅長的事情——使用不斷改進的算法在更短的時間內解釋數據。(該組織)的員工將利用這些見解，幫助他們的公司擴展現有技術和流程，以更快、更高效的速度和規模運營。因此，在預測性維護中，機器人不會取代人的工作，相反，它們會幫助您更好、更快、更準確地完成工作。

2、智能工廠的興起

根據 IIoT World 的說法，如果我們將“智能工廠”定義為一個利用技術的設施，使管理層能夠根據數據和見解做出明智的決策，那么預測性維護肯定是實現這一目標的關鍵組成部分。使預測性維護成為可能的工具可以將原始數據轉化為可操作的見解，進而促成明智的決策。這主要是部署連網的傳感器、機器學習和人工智能支持，同時為地面或遠程操作員提供易于使用的界面。如果您熱衷于探索智能工廠對您組織的影響，那么不妨可以與像 konektio 這樣的公司談談。

3、全球政府支出增加

FedTech 報告稱，在美國，2020 財年 AI/ML 的公共聯邦支出增至近 10 億美元——比 2018 財年增長 50%——使其成為增長最快的新興技術投資領域之一。隨著過去兩年的影響繼續在全球經濟體中引起共鳴，這種情況預計只會繼續上升。

4、快速識別問題

大量時間繼續浪費在尋找系統或設備中的確切故障點上。然而，這種情況正在改變。有一些產品可以識別機器上遇到的特定問題，這使得維護人員更容易高效快速地開始解決問題。此外，這些產品通常還會計算已識別問題的預期影響。因此，管理層可以優先考慮業務關鍵的補救工作，而不是影響較小的問題。

當然，到 2022 年，預測性維護領域將會出現更為先進的解決方案，并用于更多用例。