【導讀】生sheng產chan過guo程cheng中zhong的de質zhi量liang控kong製zhi絕jue非fei易yi事shi，經jing常chang需xu要yao事shi後hou總zong結jie經jing驗yan教jiao訓xun。當dang零ling件jian從cong生sheng產chan線xian上shang下xia來lai接jie受shou檢jian查zha時shi，發fa現xian問wen題ti可ke能neng已yi經jing來lai不bu及ji了le。如ru果guo等deng到dao生sheng產chan流liu程cheng的de最zui後hou階jie段duan再zai去qu設she法fa確que保bao產chan品pin無wu瑕xia疵ci，會hui浪lang費fei大da量liang的de資zi源yuan、時間和金錢。

（圖源：William / stock.adobe.com；使用AI生成）

生sheng產chan過guo程cheng中zhong的de質zhi量liang控kong製zhi絕jue非fei易yi事shi，經jing常chang需xu要yao事shi後hou總zong結jie經jing驗yan教jiao訓xun。當dang零ling件jian從cong生sheng產chan線xian上shang下xia來lai接jie受shou檢jian查zha時shi，發fa現xian問wen題ti可ke能neng已yi經jing來lai不bu及ji了le。如ru果guo等deng到dao生sheng產chan流liu程cheng的de最zui後hou階jie段duan再zai去qu設she法fa確que保bao產chan品pin無wu瑕xia疵ci
，會hui浪lang費fei大da量liang的de資zi源yuan、時間和金錢。

不過
，現在出現了一種有效替代方法。

比(bi)如(ru)說(shuo)
，想(xiang)象(xiang)一(yi)下(xia)

，在(zai)焊(han)接(jie)過(guo)程(cheng)中(zhong)，熱(re)像(xiang)儀(yi)密(mi)切(qie)跟(gen)蹤(zong)產(chan)品(pin)製(zhi)造(zao)過(guo)程(cheng)中(zhong)的(de)熱(re)信(xin)號(hao)。如(ru)果(guo)產(chan)品(pin)焊(han)接(jie)不(bu)當(dang)，係(xi)統(tong)會(hui)立(li)即(ji)發(fa)出(chu)警(jing)報(bao)，以(yi)便(bian)實(shi)時(shi)糾(jiu)正(zheng)錯(cuo)誤(wu)。隨(sui)著(zhe)機器學習 (ML) 等先進技術的發展，這種顛覆性的生產效率已經開始嶄露頭角，並且成為預防性解決方案總體投資的一部分。

預防性維護的發展

如果您覺得“預防性解決方案”這個詞很耳熟，那是因為它與另一個更熟悉的詞“預防性維護”密切相關。

數據驅動型技術在短短幾年內就改變了製造業，其速度令人驚歎。數字化轉型的更新迭代，如工業4.0和工業5.0，為製造業提供了諸多好處，特別是在促進預防性維護方麵。

預防性維護是工業4.0dezhuyaojishizhiyi，qililunjichushikeyiliyongshebeidejiankangshujulaiyufangyanzhongguzhangdefasheng。tongguoyanjiujiqidezhendonghuorexinhao
，bingjiangzhexieshujushurujiqixueximoxing，zhizaoshangkeyiyuceshebeiheshichuxianguzhang，bingcaiqucuoshibimianfashengzainanxinghouguo。zhezhongzhudongjiucuokeyibimiandaijiagaoangdetingjishijian，erzheyizhishizhizaoyedeyidananti。

了解預防性解決方案

預防性維護是預防性解決方案的一部分。預防性維護帶來的諸多優勢同樣適用於預防性解決方案。但兩者又存在一些根本性的區別。

預(yu)防(fang)性(xing)維(wei)護(hu)可(ke)告(gao)知(zhi)製(zhi)造(zao)商(shang)設(she)備(bei)何(he)時(shi)發(fa)生(sheng)故(gu)障(zhang)。預(yu)防(fang)性(xing)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)則(ze)是(shi)更(geng)進(jin)一(yi)步(bu)，提(ti)出(chu)解(jie)決(jue)問(wen)題(ti)的(de)方(fang)法(fa)建(jian)議(yi)。所(suo)以(yi)預(yu)防(fang)性(xing)維(wei)護(hu)是(shi)回(hui)答(da)是(shi)否(fou)以(yi)及(ji)何(he)時(shi)的(de)問(wen)題(ti)
，而(er)預(yu)防(fang)性(xing)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)則(ze)是(shi)回(hui)答(da)如(ru)何(he)解(jie)決(jue)的(de)問(wen)題(ti)。

預防性維護的關注重點更明確，著眼於生產設備。預防性解決方案則要涉及大多數的業務運營環節

，包括供應鏈管理、員工排班、流(liu)程(cheng)改(gai)進(jin)以(yi)及(ji)設(she)備(bei)健(jian)康(kang)狀(zhuang)況(kuang)。前(qian)麵(mian)提(ti)到(dao)的(de)使(shi)用(yong)熱(re)像(xiang)儀(yi)進(jin)行(xing)焊(han)接(jie)操(cao)作(zuo)修(xiu)複(fu)
，就(jiu)是(shi)預(yu)防(fang)性(xing)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)解(jie)決(jue)流(liu)程(cheng)低(di)效(xiao)的(de)一(yi)個(ge)例(li)子(zi)。配(pei)備(bei)實(shi)時(shi)監(jian)控(kong)裝(zhuang)置(zhi)的(de)機(ji)器(qi)可(ke)以(yi)立(li)即(ji)解(jie)決(jue)生(sheng)產(chan)線(xian)延(yan)遲(chi)問(wen)題(ti)
，消(xiao)除(chu)瓶(ping)頸(jing)，滿(man)足(zu)每(mei)天(tian)甚(shen)至(zhi)每(mei)小(xiao)時(shi)的(de)產(chan)量(liang)要(yao)求(qiu)。

預防性解決方案不僅能發現生產設備的問題

，還能發現相關業務運營中存在的問題，並提出解決辦法。

推動產業發展的技術和基礎架構

以前，生產過程是不透明的
，但數字化轉型和數據使現在的生產運營更加透明。因此，發現和解決低效率問題變得更加容易。

大規模開發和部署IIoT傳感器可以說是汽車行業最大的變革之一。當機器有了傳感器，它們就可以“交流”，製造商則可以利用這些信息做出數據驅動型決策。但隻有IIoT是不夠的。IIoT產生的海量數據很容易讓製造商淹沒在過多的信息中。不過AI等技術可以幫助OEM廠商理解數據。當數據輸入預見性ML模型後
，可以提供預防性維護結果。

現(xian)在(zai)，打(da)破(po)製(zhi)造(zao)企(qi)業(ye)各(ge)部(bu)門(men)之(zhi)間(jian)的(de)數(shu)據(ju)孤(gu)島(dao)後(hou)，再(zai)加(jia)上(shang)讀(du)取(qu)非(fei)結(jie)構(gou)化(hua)數(shu)據(ju)的(de)能(neng)力(li)

，正(zheng)在(zai)通(tong)過(guo)預(yu)防(fang)性(xing)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)
，進(jin)一(yi)步(bu)推(tui)動(dong)行(xing)業(ye)以(yi)數(shu)據(ju)為(wei)依(yi)據(ju)做(zuo)出(chu)決(jue)策(ce)。

生產效率的提高已經不是僅取決於生產車間的機器。生成式AI模型可以使用各種手冊
、設備維護日誌
、電子郵件等存儲的專有信息進行訓練
，並利用自然語言處理 (NLP) 技術為員工創建培訓模塊。經驗不足的工人可以查詢生成式AI模型以獲取維修說明，並在中心位置記錄日誌，這樣數據就不會被鎖定和孤立。

預防性解決方案對未來的影響

zhizaoyemianlindezuidatiaozhanzhiyixianglaishixiangguanshujudekeyongxing。xianzaijishuyijingdaowei
，qidaiyufangxingjiejuefangannenggouyigezhongxinyingdutedefangshibangzhuzhizaoshang。

預防性解決方案的應用案例不勝枚舉

比如，產品服務化（OEM廠商租賃而非銷售設備）可以利用預防性解決方案獲得更穩定的收入來源。製造商可以從租賃的設備中獲取數據，進一步優化預見性AI模型。

結語

tongguoyufangxingweihu，zhizaoshangyijingjianshaoletingjishijianbingjieyuelechengben。chulegenbenyuanyinfenxiheyufangxingweihu

，yufangxingjiejuefanganzaifaxianhejiejuejiqiyiwaidewentifangmianyeyouzheguangkuodeyingyongkongjian。naxieyijingtongguoshuzihuazhuanxingpupingledaoludeOEM廠商將率先從這種整體方法中獲益。

作者簡介

Poornima Apte是一位從工程師轉型的撰稿人，其B2B專長是機器人、人工智能

、網絡安全、智能技術和數字化轉型。

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