随着全球对电子设备的依赖日益增加，确保电子产品质量是极其重要的。这也可能是极具挑战性的，因为整个制造过程中的许多点都会影响产品质量，不过这也意味着有多种方法可以用来提高产品质量。预测性维修就是最新颖、最有影响力的方法之一。
预测性维修(PdM)使用物联网传感器来分析实时设备数据，并在其认为机器即将需要维修时提醒员工。它作为一种降低维护成本的方法很受欢迎，同时它还可以带来显著的质量保证优势。
PdM提高电子产品质量的最直接方法就是确保设备保持最佳状态。一些维修问题在设备发生故障之前可能不会被人注意到，进而导致机器长期低效工作，更容易出错。由于PdM可以让员工在这些问题严重到造成更大问题之前就知道它们的存在，因此可以防止出现这些结果。
采用预测性维修还可以在预算中为其他流程改进留出更多空间。在《财富》500强企业中，PdM可以帮助它们减少160万小时的停机时间，从而节省7,340亿美元的相关成本。有了这些节省，就可以更容易地证明在机器视觉检测等高端质量保证技术上投入是合理的。
PdM还可以通过防止故障和消除不必要的维护检查，从而最大限度地减少与维修相关的停机时间。生产线变得更加高效，从而可以将更多时间花在质量保证上。
虽然这些好处值得关注，但重要的是要考虑到任何先进技术的有效实施都需要时间和规划。以下是您如何充分发挥PdM的潜力来确保电子产品的质量。
要最大限度地提高预测性维护的投资回报率，首先要了解它在哪些方面最有价值。在最有可能导致维修相关质量问题的机器上应用PdM，您将看到最显著的改进。
首先，查看过去的维护记录和缺陷历史记录。如果许多错误发生的地方与经常遇到维修问题的机器之间存在交叉，那么这些机器就是应用PdM的理想候选者。理论上可能会出错的复杂设备也是一个不错的起点。
如果您无法将质量问题追溯到特定的机器，那么请关注财务数据。维护成本最高的设备，无论是维修频率还是复杂性，都会比成本效益更高的设备从PdM中受益更多。
一旦您知道要在哪里应用PdM，就可以确定最优的PdM模型。一般来说，预测算法越准确或功能越多，编程就越复杂。使用哪种方法最好取决于设备的具体需求。
知识型(Knowledge-based)的方法可根据历史运行数据预测故障，并且易于实施，但不如更复杂的方案可靠。因此，它们最适合资本或IT专业技术较少、机器复杂性较低的设施。数据驱动型(Data-driven)预测模型使用先进的机器学习技术，使其非常高效但难以实施，因此更适合复杂的机器和大型制造商。
在某些情况下，混合方法可以产生最佳的效果。考虑与多个PdM专家或供应商沟通，以确定有哪些可选方案以及哪种方案最适合您。
无论您使用哪种类型的算法，它只有在使用正确的数据时才会有效。确定理想的预测方法后，请检查您的模型需要哪些类型的信息，并寻找能收集这些数据的物联网传感器。
请记住，不同类型的传感器可以提供相同的见解，但准确性和通用性各不相同。加速度计是最常见的振动分析工具，但激光传感器更准确，可执行的方法范围更广，因此它们更适合复杂的机器。
监控多种因素的物联网设备可以提供最具可操作性的见解，因为它们可以区分不同的维护问题。更全面的系统成本更高，因此在选购传感器时要牢记预算。
预测性维修会生成并分析大量数据。因此，确保设施拥有足够的IT基础设施来支持这些信息的存储和处理至关重要。
本地存储和分析可带来低延迟和快速响应时间，但会带来巨大的硬件成本。在许多情况下，云计算是更好的选择，因为它可以减少这些开支，并将安全和性能的负担交给第三方专家。多比较几个云计算供应商，找到适合您特定数据量和处理要求的理想解决方案。
在某些情况下，较新的边缘计算设置能带来最大的优势。边缘计算具有与云计算相同的灵活性，且延迟低得多，从而可以实现更及时、更可靠的维护提醒。这些系统的设置成本可能更高，但非常适合高度敏感的工作流程。
许多预测性维修指南仅关注技术方面的考虑因素，但请记住PdM并不能实现整个维修过程的自动化。维护技术人员仍必须根据自动PdM的提醒检查和修复机器。
忽视PdM工作流程中人的因素将导致严重的停机和混乱。确定PdM计划的所有技术的方面后，要围绕新系统调整维护工作流程。这意味着要制定响应提醒的具体规程，包括如何安排维修时间、确定维修人员和记录保存标准。
在整个规划和实施过程中，让所有受影响的员工了解这些变化的最新情况。技术人员可能需要额外的培训，他们越早了解这些变化，就越能越好地适应。
最后，与大多数新技术举措一样，当您从小规模开始并缓慢扩展时，PdM最为有效。谨慎的方法可以抵消干扰和成本，并在未来实现更有效的扩展。
虽然PdM具有广泛的优势，但它的成本可能很高，而且很难第一次就取得成功。一些公司在这项技术上投入巨资，但却产生了10%的误判率，限制了他们实际的成本节约。您可以通过一次在一台机器上实施PdM来减少此类错误。
从改进空间最大的设备开始，并在实施前后仔细监控相关KPI。记录下所有的成功或失败，并利用这些信息作为未来PdM投资变化的参考。这种缓慢、有条理的方法将最大限度地减少干扰并实现更显著的投资回报率。
在电子行业中，消除错误并最大限度地降低生产成本至关重要。只要您掌握方法，预测性维修就可以在这种改进中发挥关键作用。按照以上步骤充分利用PdM，您就能最大限度地提高电子产品质量并降低维护成本。
(原文刊登于EDN姊妹网站EEWeb，参考链接：How to Leverage Predictive Maintenance for Electronics Quality，由Ricardo Xie编译。)
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