随着科技的進步，智能制造的普及，很多制造業核心裝置自動化程度越來越高，價格越來越昂貴，運作狀況複雜，常用監測手段難以奏效，維護成本居高不下。核心裝置一旦出現故障或者停機，給企業将造成很嚴重的損失。
裝置故障的預測和健康管理，很多制造業都納入了企業發展的戰略地位。
為了降低裝置維護成本，減少裝置故障給生産、管理帶來的損失。
我們要先明白，什麼是裝置故障，裝置故障的分類，裝置故故障征兆。
什麼是裝置故障：
裝置故障顧名思義，就是指裝置某些零件失去原有的精度或者性能，裝置不能正常運作、技術性能降低，進而導緻裝置中斷生産或者裝置報廢等情況。
導緻裝置故障的原因有很多，在裝置使用過程中，由于摩擦、外力、人為操作、壽命、化學腐蝕等原因，會造成零件逐漸磨損和腐蝕。
是以，加強裝置的保養，及時掌握零件使用情況，提前預測，就能在裝置故障中起到關鍵性作用。
制造業的“陣痛”，裝置故障預測，到底該怎麼辦？
某企業大型裝置工廠
裝置故障的分類：
我們常見的裝置故障，一般分為以下幾類：
1、磨損性故障：所謂磨損是指機械在工作過程中，互相接觸做互相運動的對偶表面，在摩擦作用下發生尺寸、形狀和表面品質變化的現象。
2、腐蝕性故障：化學腐蝕、電化學腐蝕、物力腐蝕
3、斷裂性故障：脆性斷裂、疲勞斷裂、應力腐蝕斷裂、塑性斷裂等
4、老化性故障：使用壽命長。
但是，無論是哪種類型的裝置故障，我們都應該引起極度的重視。要在早期故障期做出快速響應，降低裝置故障給企業帶來的損失。
裝置故障的征兆：
裝置故障主要表現就是功能異常。比如：啟動困難、啟動慢，甚至不能啟動；比如裝置在運轉過程中功率不足；裝置過熱高溫；油、氣消耗過量等現象。
制造業的“陣痛”，裝置故障預測，到底該怎麼辦？
制造業該如何對裝置進行有效預測及健康管理呢？
慧都裝置故障資料分析及預測解決方案，從産線的實時監測、裝置遠端監控、環境異常示警、預測性維護等方面，幫衆多企業降低裝置故障帶來的損失。
做好裝置故障預測，主要從5個方向着手：資料來源——業務資料——資料處理及存儲——資料分析——資料展現等層級，解決企業煩惱
資料來源：MES、TPM、裝置資料采集系統、SQL等資料庫、其他格式資料
業務資料：裝置台賬、裝置狀态、維修工單。、保養工單、點巡檢記錄、備件台賬、人員檔案、教育訓練記錄等資料
資料處理及存儲：批量資料接入、實時資料接入——資料抽取、資料轉換、資料清洗、資料過濾——資料管理及存儲
資料分析：裝置故障分析、裝置劣化傾向分析、裝置維修情況分析、零部件出入庫分析和預測
資料展現：報表、儀表闆、嵌入業務系統、管理駕駛艙、多格式終端輸出
慧都裝置故障預測方案示例