機械設備では、滑り軸受はより頻繁に使用されるが、身に着けるために傾向がある。実際の申込手続きでは、オイルのサンプルの構成は鉄のスペクトル分析を使用して異常が機械類の維持の人員によって時機を得たトラブルシューティングを促進する時間に見つけることができるように監視され、分析することができる。
振動分析がまた効果的に機械操作の失敗の状態を検出できが失敗を始めに、そして滑り軸受の摩耗より修理しにくい身に着けが働く状態は標準状態にまだあり、全面的な機械振動変数が正常な変数範囲にある影響を与えなかったりしこうして効果的に障害を予測できないように摩耗は他の部品の正常運営に。
振動分析法と別、鉄のスペクトル分析方法は効果的に早いトラブルシューティングに科学的な基礎を提供するために多数の研摩の粒子を検出できる。但し、実用化にferro分光学が強磁性物質に主に敏感であるが、遅い失敗するかもしれないので非磁気物質、それに答えるために非磁気性質の物質の量が大きくなければ。これは滑り軸受の摩耗の失敗を予測する鉄のスペクトル分析の適用が困難であることを示す。
この観点から見ると、企業は主要な排気の滑り軸受の摩耗の原因積極的に失敗の予言の技術、注意深く調査の研究を増強するべきで、経験を集め、そして滑り軸受の失敗のでき事を防ぐ減らし、有効な処置の手段を失敗による経済的な損失を減らし企業の経済的効率を改善するために失敗の発生を、提案する。
