预见性维护

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什么是预测性维护?

简而言之,预测性维护就是根据资产的实际状况或状态,而不是固定的时间表,确定资产应该在什么时候进行维护,以及需要执行哪些具体的维护活动,这样您就可以最大限度地提高正常运行时间和生产力。这一切都是关于预测和预防故障,并执行正确的维护程序,以减少昂贵的设备停机时间。

通过物联网和设备传感器数据流,预测性维护使制造商能够有效地预测机器故障。数据检测差异,理解警告信号,并识别任何可能表明潜在故障的模式。制造商可以使用分析和机器学习来准确预测机器故障的几率。这使得能够以最有效的方式计划早期和纠正措施(即备件订购,维修计划等)并引入,从而避免计划外停机和昂贵的人员和资源。

为什么预测性维护很重要?

使用物联网和数据分析来预测和防止故障可以将总停机时间减少50%。(麦肯锡)

Databricks的差异化能力是什么?

  • 砖的Lakehouse使用包括Delta, Delta Live Tables, Autoloader和Photon在内的技术,使客户能够为实时决策提供数据。
  • Lakehouse for MFG以接近实时的间隔支持最大的数据作业。例如,客户每天以15秒的间隔从事务日志系统中带来近4亿个事件。由于在数据处理期间会中断报告和分析,大多数零售客户在夜间批处理期间将数据加载到数据仓库。一些公司甚至每周或每月加载数据。
  • Lakehouse事件驱动架构提供了一种比遗留方法(如lambda体系结构)更简单的获取和处理批处理和流数据的方法。该体系结构处理变更数据捕获,并为事务提供ACID遵从性。
  • Delta活动表简化数据管道的创建,并自动在沿袭中构建,以协助进行管理。
  • 的Lakehouse允许实时流数据摄取和流数据分析。数据仓库需要从数据仓库提取、转换、加载和其他提取来执行任何分析。
  • 光子提供创纪录的查询性能,使用户能够查询甚至最大的数据集,以支持BI工具中的实时决策。

额外的资源


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