罗兰贝格：2017“预测性维护”研究报告

随着数字化技术的创新与发展，工程制造设备变得更加高效与智能，但设备本身维护工作却仍面临巨大挑战。传统维护模式中的故障后维护与定期维护将影响生产效率与产品质量，并大幅提高制造商的成本。随着物联网、大数据与传感器等技术的成熟，预测性维护所依赖的技术已经取得了快速发展与突破。作为工业数字化领域的潜在爆发点，机械工程领域服务供应商与运营商应： 如何评估预测性维护在未来业务中的重要性？ 预测性维护产品与服务发展现状如何？ 如何改进产品？ 如何完善商业模式？ 如何看待机遇与风险？ 针对以上问题，罗兰贝格与德国机械工程行业协会、德国博览会集团共同对153家德国工业企业进行了调研，重点关注输电工程/液压传动、电气自动化/机器人技术、离散制造技术、软件工程及数字化技术等领域的机械工程运营公司。“明确定位、未雨绸缪”，推出了《预测性维护》研究报告。预测性维护通过连续的测量和分析，预测性维护能够预测诸如机器零件剩余使用寿命等相关指标。关键的运行参数数据可以辅助决策，判断机器的运行状态、优化机器的维护时机。这将极大地改变机械工程类公司设备维护与生产的战略，也将推动其服务供应商商业模式的转型。供应商提供的相关服