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根據 Statista，全球預測保養市場預計於 2030 年到達 643 億美元。市場價值成長以及預測保養裝置數量，是源自於預測保養裝置預測工業設備或機械，可能面臨故障時間的能力。
預測保養的快速採用，尤其是製造、能源和運輸工程方面，亦獲得 1NCE 客戶的肯定。超過 1,800 名客戶在工業自動化領域經營，預測保養是個不可或缺的先決條件。此外，超過 90% 的客戶來自於各種產業，包括公共事業、汽車、物流、基礎設施和農業，正積極的針對設備和系統使用，已啟用 IoT 的預測保養。
頂級預測保養設備廠商
預測保養廠商正在全球四處發展，下表為頂級玩家：
廠商 | 地點 | 網站 |
IBM | 美國 | |
Schneider Electric | 法國 | |
General Electric | 美國 | |
Honeywell | 美國 | |
ABB | 瑞士 | |
Rockwell Automation | 美國 | |
PTC | 美國 | |
Bosch | 德國 | |
Fluke Corporation | 美國 |
註：此清單並不保證其完整性。
IoT 應用案例詳細資訊
IoT 在預測監控中扮演的角色，代表著以下應用案例：
應用案例 | 描述 |
狀況監控 | 持續監控設備，以偵測與正常狀況的差異，協助潛在問題變嚴重前被發現。 |
機器學習 | 依據歷史模式和即時感測器資料，運用機器學習演算法分析資料並預測設備故障。 |
震動分析 | 監控設備震動，以偵測可能顯示旋轉機械即將發生故障的異常模式。 |
熱成像 | 使用熱成像攝像機偵測設備過熱或溫度異常的情況，這可能是問題的早期跡象。 |
油品分析 | 定期分析潤滑油，以找出汙染物或磨耗粒子，預先了解機械將發生的狀況。 |
超音波測試 | 偵測設備發出的高頻率聲音，以找出可能並非肉眼可見的機械問題或外洩。 |
遠端診斷 | 讓在遠端的專家無須在現場，亦可為設備問題進行診斷和故障排除。 |
預測分析 | 需要保養時套用資料分析，將排程最佳化，減少停機時間。 |
失效模式與影響分析 (FMEA) | 以系統化的方式評估潛在失效模式和後果，將為了保養需做的工作排出優先順序。 |
資產健康分數 | 依據各種資料輸入，為每個設備評比健康分數，可將保養任務輕鬆的排出優先順序。 |
