计算机化维护管理系统 (CMMS) 的预测性维护软件 (PdM)
预测性维护 (PdM) 是一种内置于……中的基于状态的维护策略 eWorkOrders CMMS 系统利用传感器数据、仪表读数和资产历史记录来监控设备性能，当资产出现故障早期迹象时，会自动触发工作指令和警报，以便您的团队可以在发生故障之前采取行动。
eWorkOrders 允许您定义设备运行边界、导入和绘制传感器读数图表，并在设备超出这些参数范围时自动生成工单和电子邮件警报。传感器集成， 基于计量器的触发器趋势分析和远程监控都直接连接到您的团队每天都在使用的同一个工单和资产历史平台。
不要等到设备发生故障才采取行动。在出现预警信号时就及时发现并安排维修。
顾客都喜欢我们！
创新中心 eWorkOrders 预测性维护工作
定义边界。导入读数。绘制趋势图。自动生成工单。所有操作均可在您团队已在使用的 CMMS 系统中完成。
导入读数。 eWorkOrders 当超过限制时，绘制趋势图并生成工单。
您导入 仪表读数 适用于任何参数——振动、温度、压力、运行时间、循环次数、电流消耗或流量。 eWorkOrders 系统会将这些读数绘制成趋势图，并显示在每个资产记录上，以便在超过限值之前就能看到劣化情况。当超过限值时，系统会自动生成并分配工单。技术人员可以手动输入读数，也可以通过 API 从连接的系统中导入数据。
传感器数据通过API接口传输。超出范围的读数会自动生成工单。
物联网传感器将设备数据无线传输到您的状态监测平台。 eWorkOrders 系统通过 API 接收数据，将其与您的资产阈值进行比较，如果读数超出范围，则生成工单。指定的技师会收到电子邮件提醒。该工单的跟踪和关闭流程与其他工单一样。
技术人员到达设备现场时，手机上已经存有工作单、资产历史记录和零件清单。
当超过阈值时，指定的技师会收到一封包含工单的电子邮件提醒。 eWorkOrders 移动应用程序 显示触发条件、完整的资产维护历史记录、当前仪表读数、零件清单以及随附的 OEM 文档。他们完成检查清单，记录零件（库存自动更新），记录工时，拍照并输入发现的问题。最后， 电子签名 记录过程将被完成，并将带有时间戳的合规记录写入资产历史记录。
什么是预测性维护？它与预防性维护有何不同？
预测性维护 (PdM) 它在正常运行期间监测设备的实际性能和状态，以便在故障发生前发现劣化迹象。它依赖于状态监测——收集和分析来自设备的真实数据，从而根据设备实际反映的情况（而不是日历）来安排维护计划。
预测性维护与预防性维护。 预防性的维护 无论设备实际状况如何，预测性维护都按照固定计划运行。当传感器数据或仪表读数表明问题正在发生时，预测性维护才会启动。预测性维护并非预防性维护的替代方案——大多数项目都会同时采用这两种方法。预防性维护涵盖例行计划维护工作；预测性维护则涵盖关键资产，因为意外故障的成本足以证明状态监测的必要性。
预测性维护何时才是最佳选择？ 对于关键设备而言，这种方法最为实用，因为短暂的计划外停机会对生产、安全或经济造成重大影响——例如电机、压缩机、泵、冷却系统、涡轮机以及故障模式可预测的旋转机械。但对于非关键设备或更换成本低廉的设备，这种方法则不具成本效益。
为什么您的 CMMS 是 PdM 的基础。 所有资产绩效数据均已包含在内 eWorkOrders ——工单、预防性维护完成情况、故障事件、仪表读数——是您预测性维护 (PdM) 项目的初始数据集。这些历史记录确定了每项资产的正常状态，并识别出反复出现的故障模式。状态监测可以检测出问题； eWorkOrders 将检测到的结果转化为具有正确上下文的已分配工作单。[1,2]
参见 eWorkOrders 预测性维护实战演示——现场演示，无需任何承诺
我们位于美国的团队将指导您完成阈值配置、传感器集成、仪表触发器以及围绕您的特定设备构建的状态监测工作流程。
预测性维护监控哪些内容以及如何监控
PdM传感器是支持物联网的设备，可从设备收集实时数据，以便及早发现故障迹象。以下是它们监测的内容以及用于分析这些数据的技术。
| 监控技术 | 检测内容 | 常用设备及应用案例 |
|---|---|---|
| 振动分析动态监测 | 最常见的 不平衡、错位、轴承磨损、松动 | 电机、泵、风扇、传送带、压缩机。加速度计可检测旋转机械的故障特征，涵盖约 80% 的旋转设备故障模式。数据输入到 eWorkOrders 通过 AssetWatch 和 Sensoteq 等互联平台。 |
| 红外热成像温度测量 | 部件过热、绝缘层破损、电气故障 | 配电盘、电机、轴承、暖通空调系统。红外热像仪拍摄热图像，识别热点。温度读数可以作为仪表读数导入。 eWorkOrders 设定了警报阈值。 |
| 超声波监测声学分析 | 泄漏、空化、齿轮故障、润滑问题、电弧放电 | 阀门、轴承、压缩空气系统、配电盘。高频声波可以检测出人耳听不到的问题——在可见损坏出现之前及早发现故障。 |
| 油品及润滑分析摩润学 | 污染、金属颗粒、降解、磨损指标 | 发动机、变速箱、液压系统、压缩机。油样分析污染物。结果以仪表读数的形式导入。 eWorkOrders — 油品质量水平达到一定程度后，会自动触发预防性维护工作指令。 |
| 压力监测流体/气体系统 | 泄漏、堵塞、泵老化、液压故障 | 管道、压缩机、液压系统、气动设备。压力传感器将读数传输到 eWorkOrders阈值超限时自动生成工单。 |
| 电机电路分析电气测试 | 绝缘击穿、转子故障、早期电气故障 | 适用于各行各业的电机。计算机化测试无需停机即可评估电机状况。测试结果记录在资产档案中——历史记录有助于判断电机是需要维修还是更换。 |
| 能量与电流监测功率分析 | 效率低下、过载、电机故障、意外的电流峰值 | 电机、暖通空调设备、水泵、生产设备。电流和功率消耗通过仪表读数进行跟踪。异常的能耗变化会在出现过热或振动症状之前发出故障预警。 |
| 流量监测流程工业 | 流体系统中的限制、泄漏和泵性能下降 | 水处理、化工、石油天然气、食品饮料等行业。流量偏离正常范围的情况会以仪表读数的形式导入——自动触发预防性维护或检查工作指令。 |
首先要检查振动和温度——它们涵盖了旋转设备的大部分故障。
大多数组织在制定预测性维护 (PdM) 计划时都会采用振动分析和红外热成像技术，因为这两种技术可以解决大约 80% 的旋转机械故障模式。 eWorkOrders 支持任何可测量的参数——随着程序的成熟，您可以扩展到其他监控输入，所有数据都流入同一个资产历史记录和工单平台。
您的团队所需的所有预测性维护能力
从阈值配置和传感器集成到 AI 辅助模式分析和移动响应——一个互联平台即可处理完整的 PdM 工作流程。
通过 API 连接到 AssetWatch、Augury、DiagRAMS、Sensoteq、MachineMetrics、ReliaSol、AccuPredict 和其他状态监测平台。实时传感器数据直接流入工单触发器和资产记录，从而缩小警报与行动之间的差距。
可导入任何参数的读数，包括振动、温度、压力、运行时间、循环次数和电流消耗。读数会随时间变化绘制成图表，以便在超过阈值之前观察趋势。手动输入或自动 API 传输——两种方式都会触发相同的工单逻辑。
为每项资产设定运行边界。当读数超过限值时， eWorkOrders 系统会自动生成工单并发送电子邮件提醒——工单中已预先填充了资产记录、触发条件、零件清单和指定技术人员的信息。无需手动创建任何内容。
平均故障间隔时间 (MTBF)、平均修复时间 (MTTR)、资产可用性、警报到解决时间、基于状态的单项资产工作成本以及预防性维护 (PM) 合规性——所有这些数据均根据实际工单和传感器数据自动计算。可按资产、站点、日期范围或技术人员筛选。导出数据以进行分析或审核。
分析历史工单、计量表和故障数据，识别每项资产的重复故障模式。根据实际平均故障间隔时间 (MTBF) 历史记录，建议调整后的维护周期。在下一次故障周期到来之前，标记出性能呈下降趋势的资产。
一旦检测到异常情况，技术人员会立即收到包含完整工单的短信或电子邮件提醒。在设备现场，他们可以查看完整的历史记录、原厂文档、零件清单以及触发故障的条件数据。所有现场数据都会实时记录到设备历史记录中——支持 iOS 和 Android 系统。
所有基于状态的事件——警报、响应、发现、零件、人工、签名——都会永久存储在资产记录中。所有历史 CMMS 数据都将成为您 PdM 计划的基础。从第一天起的历史数据就是您的第一个 PdM 数据集。
每个已关闭的基于状态的工作事件都会生成一条带有时间戳的记录——包括响应人员、触发警报的原因、发现的问题、涉及的零件、工时、照片和数字签名。无需在审核前手动整理文档，即可支持 FDA、OSHA、ISO、HACCP 和 JCAHO 标准。
大多数项目采用基于日历的预防性维护 (PM) 来进行日常维护，采用基于状态的预测性维护 (PdM) 来进行关键资产维护，效果最佳。 eWorkOrders 在同一系统中同时支持两者——无需单独的工具，没有数据孤岛，无需在两个平台之间进行协调。
当触发阈值警报时，自动生成的工单中已包含该故障模式常用的零部件。补货警报会在库存耗尽前发出——确保在需要进行基于状态的维修时，零部件已准备就绪，无需恐慌性订购。
每次响应状态警报所花费的时间都会自动计入资产成本。真正的拥有成本会随着时间的推移而累积——这为运营领导者提供了数据，以便他们能够合理规划维护预算，并识别出哪些受监控资产的维修成本高于更换成本。
预测性维护的六个阶段 eWorkOrders
从定义第一天的正常状态，到为你的下一个决策提供依据的历史更新——每个阶段都在一个平台内运行。
每个受监控资产都已配置好。 eWorkOrders 其正常运行参数包括振动、温度、压力、运行时间或任何可测量条件的可接受范围。警报阈值根据原始设备制造商 (OEM) 的规格、工程判断或历史故障数据设定。传感器集成平台通过 API 连接。从此以后，监控将自动运行——无需人工检查读数或仪表盘。
来自联网监控平台的传感器数据流 eWorkOrders 通过 API 或技术人员日志 仪表读数 在例行检查期间，两种方法都基于相同的阈值逻辑。读数会随时间推移绘制在资产记录图表上——因此，在超过限值之前，劣化情况就能显现出来。
当读数超过规定的限值时， eWorkOrders 系统会自动生成与该资产关联的工单。工单预先填充了警报详情、资产的完整信息和维护历史记录、该故障模式的零件清单以及指定的技师信息。技师会立即收到电子邮件警报。无需手动创建工单、查找资产记录或决定分配给谁。
技术人员到达现场时，移动设备上已存储了完整的故障信息，包括触发故障的条件、完整的维护历史记录、原厂文档、当前仪表读数以及零件清单。他们按步骤完成检查清单，提取零件（库存自动更新），记录实际工时，拍摄照片，并记录所有发现的问题。必填字段确保在工单关闭前不会遗漏任何步骤，从而保证每次记录的完整性。
主管审核已完成的工作事件——核实记录的调查结果、消耗的零件、记录的工时以及完成的检查清单。 数字签名采集 系统会记录审批过程并添加时间戳，从而生成一份可审计的、带有签名的针对该情况事件的响应记录。对于受监管行业而言，这无需额外的文书工作或预先审核准备，即可满足 FDA、OSHA、ISO、HACCP 和 JCAHO 的要求。
工单关闭后，资产记录会立即更新。MTBF、MTTR、总状态维护成本和警报到解决时间将重新计算。 PdM仪表板 自动执行。AI 工单助手（企业版）会将事件记录到其故障模式模型中，并根据累积的真实数据调整维护间隔建议。每个已完成的工单都会添加到历史记录中，为您的下一次维护决策提供依据。
为什么维护团队选择 eWorkOrders 用于预测性维护
PdM已集成到您的CMMS系统中，而非作为单独的工具外挂。我们是一家独立运营的美国公司，自1995年以来一直致力于为维护团队打造解决方案。
预测性维护、预防性维护、工单管理、零件库存和合规性文档都集成在同一系统中。无需使用与工单数据脱节的独立监控工具。入门级套餐（每月 380 美元）和高级套餐（每月 480 美元）均包含无限数量的技术人员。 查看所有方案 →
所有资产绩效数据已存储在您的系统中 eWorkOrders 计算机化维护管理系统 (CMMS)——包括工单、预防性维护完成情况、故障事件和仪表读数——在您连接传感器之前就构成了预测性维护 (PdM) 项目的初始数据集。这些历史记录可以建立基线、识别故障模式，并从一开始就使您的阈值决策更加准确。
平均故障间隔时间 (MTBF)、平均修复时间 (MTTR)、资产可用性、基于状态的工作成本、警报到解决的时间以及预防性维护 (PM) 与预测性维护 (PdM) 的工作比例——所有这些数据均根据真实数据自动计算。实时显示在仪表盘上。可按站点、资产类型或日期范围筛选。导出数据进行分析。无需电子表格，无需手动操作。
成立于1995年，专为维护和资产管理团队打造。荣获120多项行业大奖，在Capterra、G2和GetApp上均获得4.9星好评。我们秉持独立运营的理念——所有产品决策都以提升平台对日常使用它的维护经理的实用性为出发点。
当您的团队在配置传感器集成、设置仪表触发器或了解阈值警报生成原因时需要帮助，您可以随时联系我们，我们会立即接听电话。我们的支持团队会在数小时内响应，并且了解维护操作的具体情况，而不仅仅是软件问题。
单点登录 (SSO)、基于角色的权限管理、完整的审计跟踪，以及在计算机化维护管理系统 (CMMS) 行业中最高的安全评分之一。您的传感器数据、资产历史记录和基于状态的维护记录均受到与受监管行业相同的标准保护。
常见的预测性维护挑战——以及如何应对 eWorkOrders 解决这些问题
大多数尝试实施预测性维护（PdM）的组织都会遇到同样的问题——传感器数据无法与工单关联，监控工具生成的警报无人跟进，资产历史记录存储在一个系统中，而计算机化维护管理系统（CMMS）却运行在另一个系统中。问题的根源始终如一：检测到问题却不采取行动。 eWorkOrders 旨在弥合这一差距。 根据德勤分析研究所的数据，预测性维护平均可减少70%的设备故障，降低25%的维护成本，并提高25%的生产率。 ——但只有当监控数据连接到你的团队实际使用的系统时才有效。[1]
从未到达工单系统的传感器数据
大多数使用状态监测的团队都面临一个根本性问题：传感器警报存储在一个系统中，而工单管理系统则位于另一个系统中。两者之间没有自动连接，因此警报要么被忽略，要么需要几个小时后手动记录。 eWorkOrders 它弥补了这一差距——传感器数据通过 API 流入，并实时自动生成工作单。
通过 API 与 AssetWatch、Augury、DiagRAMS、Sensoteq、MachineMetrics、ReliaSol、AccuPredict 等集成。
维护周期由原始设备制造商 (OEM) 默认设置，而非实际设备运行情况
原厂建议的保养周期是针对一般使用情况和一般使用条件制定的。您的设备可能并不符合这种情况。 eWorkOrders 跟踪每个资产的实际 MTBF 历史记录，并借助 Enterprise 上的 AI 助手，确定适合您特定环境中特定资产运行情况的间隔。
每次工单关闭都会增加故障模式数据集，从而优化您下一次的维护周期建议。
通知疲劳——太多缺乏上下文的通知。
当每个传感器警报都生成没有资产历史记录的通用通知时，技术人员就开始忽略它们。 eWorkOrders 将状态警报路由给正确的人，预先填充工作单中的资产历史记录和故障上下文，并确保每个警报都成为可操作、可跟踪的工作，而不是另一个可以忽略的通知。
每次警报都会生成一个工作单，其中预先加载了完整的资产记录、故障历史记录和零件清单——这样技术人员就可以做好准备，而不是靠猜测。
缺乏数据来构建PdM投资的商业案例
维护经理们都知道预测性维护可以减少停机时间。领导层则想看到具体数据。 eWorkOrders 系统会自动追踪每次基于状态的事件的成本：人工、零件和每项资产的维修历史记录。这些数据有助于评估扩展项目的投资回报率，并为对更多资产进行监测投资提供依据。
据 Aberdeen Research 的研究显示，计划外停机每小时会给制造商造成高达 260,000 万美元的损失。每避免一小时停机，其价值都可以通过 CMMS 数据来衡量。[2]
资产密集型行业的预测性维护
各个行业的设备都不尽相同，但所有行业都一样，都需要在问题导致生产中断之前及时发现并解决。
对电机、压缩机、数控机床和传送带进行振动和温度监测——并根据生产周期触发基于仪表的警报。来自联网平台的传感器数据会在生产线故障发生前自动生成工单。本田制造部门信赖此系统，用于设备可靠性管理。
对涡轮机、发电机、变压器和开关设备进行状态监测。压力和振动分析可防止强制停机。每次基于状态的工作事件都会自动生成符合北美电力可靠性委员会 (NERC) 和联邦能源监管委员会 (FERC) 要求的合规文件——无需在审核前手动整理。
对泵、鼓风机、紫外线系统和处理基础设施进行振动和运行时间监测。与处理周期相匹配的基于计量器的触发机制可防止计划外停机。流量监测可以及早发现堵塞和泄漏。每次预防性维护事件都会自动生成符合美国环保署 (EPA) 标准的文档。
对暖通空调系统、生命安全系统、医用气体设备和建筑基础设施进行状态监测。预测性警报可防止患者护理中断。每次基于状态的工作事件结束后，系统都会自动生成符合 JCAHO、CMS 和其他认证要求的合规记录。
对制冷、加工和烹饪设备进行温度监控，可防止产品损失和食品安全事故。对食品加工机械进行油液分析，可以及早发现污染。每次预防性维护工作都会自动生成 HACCP 和 FDA 要求的相关文件。深受麦当劳运营部门信赖。
经实践验证的维护效果——真实客户案例
“创建和监控工单非常直观且实用。能够核实完成了哪些工作以及使用了哪些零件，这一点至关重要。”
“eWorkOrders 加强了我们五家工厂的预防性维护计划，减少了停机时间，并最大程度地减少了故障。现在，调度更加主动，让我们的团队能够专注于生产，而不是维修。
安吉
eWorkOrders 是最用户友好、最高效的维护 CMMS
eWorkOrders 简化了我的维护计划员/调度员工作。他们的 CMMS 软件操作简单、用户友好且高效。我能够管理、维护和……
eWorkOrders 是最用户友好、最高效的维护 CMMS
eWorkOrders 简化了我的维护规划师/调度员工作。实施他们的 CMMS 软件简单、用户友好且高效。我能够管理、维护和安排我的纠正工作、预防性维护、关键资产和员工信息、所有重要文档，并使用一个系统来利用许多自定义报告。我喜欢他们不断更新和改进系统。任何问题 - 他们会很快回答！无需长时间等待。很棒的系统和很棒的团队！
安吉
弗兰
具有顶级支持的用户友好型 CMMS — 简化资产和预防性维护
我发现培训视频和客服/电话客服的Gerry非常有帮助，他们帮助我熟悉了整个系统。视频允许我“按名称搜索”，而且我输入了……
具有顶级支持的用户友好型 CMMS — 简化资产和预防性维护
我发现培训视频和支持台/电话客服的 Gerry 非常乐于助人，帮助我浏览系统。视频允许我“按名称搜索”，而且无论如何，我在“搜索”下输入主题，它都会将我引导到有用的视频。Gerry 很棒，非常耐心，并且通过电话和电子邮件都知识渊博，所以他们的支持非常出色。
在圣约瑟夫山，我们仅使用该计划的资产/预防性维护方面，但从内部输入很容易， eWorkOrders 以及从Excel电子表格上传。我们有超过10栋建筑/物业需要维护，因此设置每栋建筑及其相关资产非常简单。它让我能够捕获每项资产（例如锅炉）的少量或大量数据，附加手册，设置自动发送PM提醒的时间表，并在工作完成后关闭PM并添加注释。它允许您或工厂经理查看已捕获的内容。我们的长期计划是让我们的维护人员使用手持设备（IPAD）远程访问系统。截至目前，我会打印生成的PM并将其交给相应的工作人员。您可以生成报告来跟踪订单、资产、建筑等信息。
它非常容易使用，可以为您的团队成员分配任务和跟踪，以及通过电子邮件与任何需要了解情况的人进行沟通。
初始设置可能需要一些时间，具体取决于您现有的电子数据量。我们列出了超过 1000 项资产。前任管理员已上传了所有资产，我的工作是补全缺失的数据/设置进度表。由于预算限制，我们的人员配备不足，如果能有一位真正的技术人员输入一些数据就更好了（这是我们的问题，而不是 eWorkOrders！）。
我发现该系统易于使用，具有多种尚未使用的功能，但却能提供强大的支持以满足您的需求。
弗兰
洗圣
eWorkOrders 简化工作订单跟踪和预防性维护
大， eWorkorders 满足维护部门跟踪/标记重要工作订单和预防性维护的需求。
该系统易于导航/使用，响应速度快 eWorkOrders 工作人员，以及……
eWorkOrders 简化工作订单跟踪和预防性维护
大， eWorkorders 满足维护部门跟踪/标记重要工作订单和预防性维护的需求。
该系统易于导航/使用，响应速度快 eWorkOrders 员工，并轻松编写/制作工作订单。
洗圣
关于预测性维护软件的常见问题
维护经理在建立预测性维护程序之前会问的问题。
什么是预测性维护（PdM）？
预测性维护是一种基于状态的维护策略，它利用传感器、仪表读数和资产历史分析，在设备正常运行期间监测其实际性能和状态，从而检测劣化并预测故障的发生。与按固定计划进行的预防性维护不同，预测性维护是根据设备自身发出的真实信号进行维护的。 eWorkOrders 将状态监测数据直接连接到 CMMS 工作指令，以便每个传感器警报或阈值突破都成为可操作、可跟踪的维护作业。
如何 eWorkOrders 具体实施预测性维护？
您需要为每项资产定义运行边界——即任何可测量参数的可接受范围。当导入的仪表读数或传感器数据提供的数值超出这些限制时， eWorkOrders 系统会自动生成工单，并通过电子邮件或短信向指定的技师发送警报。读数会随时间变化绘制成图表，以便在阈值被突破之前就能看到趋势。所有数据都存储在资产的永久记录中，该记录与您的团队每天用于工单和预防性维护的同一计算机化维护管理系统 (CMMS) 相同。无需单独的监控平台，也无需单独的警报系统。
哪些状态监测集成 eWorkOrders 支持？
eWorkOrders 与整合 资产观察通过 API 可与 Augury、DiagRAMS、Sensoteq、MachineMetrics、ReliaSol、AccuPredict 以及其他状态监测和物联网平台集成。来自这些平台的实时传感器数据可以自动生成工单。 eWorkOrders ——缩短传感器检测到异常情况与派遣技术人员处理异常情况之间的时间差。请参阅我们的 系统集成页面 以获取详情。
仪表读数可以跟踪哪些参数以进行预测性维护？
任何可测量的参数——振动（毫米/秒或重力加速度）、温度（华氏度或摄氏度）、压力（磅/平方英寸或巴）、运行时间、生产周期、里程、电流消耗（安培）、流量、油质指标、声发射水平，或您的传感器捕获的任何自定义指标。技术人员可以手动输入读数，也可以通过 API 从连接的设备系统自动传输读数。触发工单的逻辑与输入方式无关。请参阅我们的 仪表读数功能页面 以获取详情。
PdM KPI 的作用是什么？ eWorkOrders 自动跟踪？
平均故障间隔时间 (MTBF)、平均修复时间 (MTTR)、资产可用性、基于状态的单资产维护成本、警报到解决时间以及预防性维护 (PM) 与预测性维护 (PdM) 的工作比例——所有这些数据均根据实际工单和传感器数据自动计算。工作进行过程中，这些数据会在仪表盘上实时显示。可按资产、站点、技术人员或日期范围进行筛选。导出数据用于分析、报告或审计。无需电子表格，无需手动计算。
我应该何时使用预测性维护，何时使用预防性维护？
预测性维护对于关键设备而言最为重要，因为短暂的计划外停机会对生产、安全或经济造成重大影响，而且可以通过状态监测来检测或预测故障模式。对于非关键、更换成本低或影响较小的资产，预测性维护并非最佳选择，因为预防性维护或故障后运行策略更具成本效益。大多数运行良好的维护计划都会同时采用这两种方法：定期预防性维护用于日常维护，预测性维护用于高价值的关键资产。 eWorkOrders 同一平台支持两种策略。
如何 eWorkOrders CMMS是否支持预测性维护的投资回报率论证？
每次基于状态的工作事件都会记录工时、消耗的零件和总维修成本——这些都会自动归入相应的资产记录。随着时间的推移，这将构建出真实的拥有成本历史记录，从而展现通过早期发现问题避免了多少被动维修，每次计划外故障的成本与基于状态的干预成本之间的对比，以及受监控资产的维修成本何时高于更换成本。这些数据使商业案例变得具体而实际，而非纸上谈兵。使用我们的免费服务。 CMMS ROI 计算器 估算您运营中可能节省的成本。
多少钱 eWorkOrders 预测性维护软件的成本是多少？
预测性维护功能——包括仪表读数、阈值配置、基于状态的工单自动化、传感器API集成和趋势图——均包含在内。 eWorkOrders 入门版（每月 380 美元）和高级版（每月 480 美元）套餐，技术人员用户数量不限。企业版套餐（每用户 45-120 美元）提供 AI 故障模式分析和高级间隔优化功能。无需实施费，无需长期合同。系统注册后 24 小时内即可上线。 查看完整价格详情.
预测性维护如何支持合规性？
每个已关闭的基于条件的工作事件 eWorkOrders 系统会自动生成带有时间戳的合规记录——包括响应人员、触发警报的原因、发现的问题、使用的部件、记录的工时、拍摄的照片以及获取的数字签名。资产级别的合规记录可随时按资产、日期或事件类型进行搜索。这无需在检查前手动整理文档，即可满足 FDA、OSHA、ISO、HACCP 和 JCAHO 的要求。
预测性维护资源
免费指南、比较和工具，帮助您的团队构建或改进预测性维护计划。
本页引用的所有第三方统计数据均来自公开的、独立发表的研究，仅供参考。统计数据按原样引用，未经独立核实。 eWorkOrdersCapterra、G2、GetApp 和 Software Advice 的徽章图像是其各自所有者的知识产权，并按照各平台的标准徽章使用政策进行展示。提及状态监测供应商名称（AssetWatch、Augury、DiagRAMS、Sensoteq、MachineMetrics、ReliaSol、AccuPredict）仅用于标识支持的集成； eWorkOrders 本网站与上述任何供应商均无关联，亦不为其背书。本页上的 Unsplash 照片均已获得 Unsplash 许可 (unsplash.com/license)，允许免费用于商业用途，无需署名；此处署名仅为对摄影师的尊重。 eWorkOrders® 是 Information Services Group LLC 的注册商标。本页面未提及任何竞争对手的 CMMS 名称或商标。
1. 德勤分析研究院。《预测性维护——基于高级数据分析的主动措施》。立场文件。由德勤分析研究院发布。可通过 deloitte.com 和第三方平台公开获取。统计数据：“平均而言，预测性维护可将生产率提高 25%，故障率降低 70%，维护成本降低 25%。” 仅供参考。 |
2. 据 Aberdeen Research 的报告《危机之后：计划外停机的成本、原因和后果》引用，该研究由 ServiceMax 赞助，Vanson Bourne 执行。统计数据显示：过去三年中，82% 的公司都经历过计划外停机；计划外停机每小时的成本可能高达 260,000 万美元。此数据仅供参考。 |
3. Grand View Research。《预测性维护市场规模、份额及趋势分析报告》。2024年。2023年市场规模为9.84亿美元，预计到2030年将达到60.13亿美元，复合年增长率为29.5%。仅供参考。
