预测性维护解决方案如何提高生产率

设备制造商通常面临保存机械和其他资产的挑战，同时还降低了维护和时间维修的成本。

考虑到产品和服务的积极上市时间，在发生之前，它变得越来越重要，以确定可能的故障或失败的原因。新兴技术，如事物，大数据分析和云等工业设备，以及装配机器人将其当前状态传达给集中式服务器，使故障更容易，更实用，更直接。

通过主动识别潜在问题，公司可以更有效地部署维护服务，并改善设备的正常运行时间。帮助预测故障或故障的关键特性通常隐藏在结构化数据中，例如生产年、制造、模型、保修细节和其他非结构化数据中。后者包括但不限于来自数百万个日志条目、传感器、错误通知、压力、电流、电压、里程表读数和发动机功率扭矩规格的信息。

通过使用高级数据分析，可以将来自此类来源的信息转化为有意义的、可操作的见解，用于主动维护资产，以防止导致资产停机或事故的事件，监控资产行为，并调优资产，使其达到最佳性能水平。预见性维修是一种科学的程序，它可以预测一个功能正常的设备何时会发生故障，甚至偏离其正常行为，以便在故障发生之前安排维修。

预防性维护模型的底层体系结构是相当统一的，与它的最终应用程序无关。分析通常驻留在IT平台的主机上，但系统地将这些层描述为:

• 数据采集​​ - 嵌入合适的传感器和操作日志文件。
• 数据转换——机器学习模型的原始数据转换
• 状态监测——根据资产的运行限制提供警报
• 如果资产的健康已经开始下降，则资产健康评估产生的诊断记录基于趋势分析
• 通过机器学习模型和估算剩余寿命的预后生成故障的预测
• 决策支持系统最佳行动的建议
• 人类界面层制作以易于理解的形式访问的所有信息

故障类型分类、故障诊断、故障预测和相关维修措施的建议都是预测维修方法的组成部分。

由于工业客户越来越意识到由于机械意外故障而导致的不断增长的维护成本和停机，预测性维护解决方案正在获得牵引力。较大的球员已经使用该方法超过十年。今天，该技术成熟，模块化，因此制造业中小型公司也可以通过保持其维修成本低，满足新业务的初步运营成本来获得其优势。爱游戏捕鱼游戏

虽然它显然提供了比纠正性维护更多的商业效益，但预测性维护也是预防性维护领先的一步 - 维护工作计划以预设的间隔安排，并旨在降低资产功能的失败概率或降低资产函数的概率。

除了控制维修成本、避免故障恢复的保修成本、减少计划外停机时间和消除故障原因等优点外，预测性维护还采用非侵入性测试技术来评估和计算资产性能趋势。所使用的方法可以是热力学、声学、振动分析和红外分析等。

大数据、机器对机器通信、云技术的不断发展，为研究工业资产产生的信息创造了新的可能性。由于传感器、执行器和其他控制参数的输入，实时状态监测是可行的。利益相关者需要的是一个可靠的分析和工程服务合作伙伴，帮助他们利用数据科学，不仅可以预测资产的早期失效，还可以消除它们，并及时采取行动。