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The CHALLENGES OF MOVING from preventive to predictive maintenance

机译:从预防性转向预测维护的挑战

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摘要

Maintenance is in a time of transition. For years, two models have predominated for most maintenance organizations: They either ran equipment to failure, especially non-essential machinery, or put in a preventative maintenance program. While those models are still state-of-the-art at most companies, the next step is predictive maintenance, or using sensors to collect real-time operating data and artificial intelligence and machine learning to analyze the data and predict when a piece of equipment needs maintenance. It promises to revolutionize the way we operate systems, improving up time and reducing the overall cost of ownership. But, where are we in that transition?
机译:维护是在过渡时期的。多年来,两种型号占主大多数维护组织:他们要么跑到故障,尤其是非基本机制,或者在预防性维护计划中都有。虽然这些模型在大多数公司仍然是最先进的,但下一步是预测性维护,或者使用传感器收集实时操作数据和人工智能和机器学习,分析数据并预测当一块设备时需要维护。它承诺彻底改变我们运营系统的方式,提高时间并降低整体所有权成本。但是,我们在哪里过渡?

著录项

  • 来源
    《Modern Materials Handling》 |2020年第6期|46-50|共5页
  • 作者

    GARY FORGER;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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