【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。

birushuo

，xiangxiangyixia，zaihanjieguochengzhong
，rexiangyimiqiegenzongchanpinzhizaoguochengzhongderexinhao。ruguochanpinhanjiebudang，xitonghuilijifachujingbao，yibianshishijiuzhengcuowu。suizhe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。

xianzai，dapozhizaoqiyegebumenzhijiandeshujugudaohou，zaijiashangduqufeijiegouhuashujudenengli，zhengzaitongguoyufangxingjiejuefangan，jinyibutuidongxingyeyishujuweiyijuzuochujuece。

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

製zhi造zao業ye麵mian臨lin的de最zui大da挑tiao戰zhan之zhi一yi向xiang來lai是shi相xiang關guan數shu據ju的de可ke用yong性xing。現xian在zai技ji術shu已yi經jing到dao位wei，期qi待dai預yu防fang性xing解jie決jue方fang案an能neng夠gou以yi各ge種zhong新xin穎ying獨du特te的de方fang式shi幫bang助zhu製zhi造zao商shang。

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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