实施预测性维护的三大步骤和四大趋势
- 2024/11/1 14:30:35 16835
- 来源：控制工程网
【仪表网 行业科普】希望将自动化提升到新水平的制造商，还需要能够帮助他们最大限度地提高效率并防患于未然地解决维护问题的解决方案。
从机器人技术到控制系统、先进传感器和工业物联网 (IIoT)，制造商可以利用广泛的解决方案来提高自动化程度。然而，希望将自动化程度提升到新水平的制造商，也需要能够最大限度地提高效率并解决维护问题的解决方案。
为了最大限度地减少停机时间，工业制造商正在采用预测性维护(PdM)策略来提高可靠性并延长设备的使用寿命。通过利用日益增长的数据、传感器和高级分析功能，预测性维护让企业从传统的被动维护变为在故障发生之前进行预测和预防。
01 预测性维护在制造中的作用
传统上，设备维护遵循反应模型，并在故障发生后进行处理。这种被动的方法通常会导致停机、生产中断和安全隐患。由于认识到这种策略的局限性，制造商采用了预防性维护，即在预定的时间间隔内对设备进行维修，而不管其实际状况如何。虽然预防性维护提供了显著的改进，但它仍然缺乏优化操作所需的精度和效率。
预测性维护是一种数据驱动的方法，它利用了互联数字工厂的力量。通过传感器和智能设备持续监控设备，预测性维护收集有关温度、振动和性能等各种参数的实时数据。然后使用复杂的算法和机器学习模型分析这些数据，以在潜在故障发生之前对其进行预测。这种积极主动的方法允许企业及时干预，防止故障发生并确保生产过程顺利进行。
02 制定三阶段实施方法
虽然预测性维护的好处是不可否认的，但其实施效果可能会因组织当前的基础设施和资源而异。即使是深入自动化进程的制造商也可能需要通过一系列较小的步骤来实施预测性维护。这种分阶段的方法可以帮助各种规模的制造商踏上成功的预测性维护之旅。
1 第1阶段：整合现有智能设备
预测性维护的第一步不需要大量投资。大多数现代设备都配有内置传感器，可生成有关性能、温度、振动和其他关键参数的实时数据。这些数据是预测性维护的命脉，为分析和预测提供了原材料。
利用这些资源的制造商可以获得有关设备运行状况的宝贵见解，并及早发现潜在问题。这种洞察为企业的进一步发展奠定了坚实的基础。一些制造企业根据他们目前的自动化水平，可能已经在这样做了。
2 第2阶段：创建强大的网络基础设施
任何实施过IIoT、机器人或任何其他智能系统的制造商都已经知道强大而有弹性的网络基础设施的重要性。对于那些希望采用预测性维护的制造商来说，情况也是如此。
采用更全面的预测性维护方法，包括添加专用传感器并将所有数据捆绑在一起进行深入分析。强大的网络基础设施对于收集数据并将其从传感器传输到中心位置进行分析至关重要。基于云的安全解决方案在数据存储和可访问性方面越来越受欢迎。
对于想要创建复杂预测性维护计划的企业来说，预配置的解决方案提供了一个经济高效的切入点。这些解决方案通常结合了针对特定设备类型或应用量身定制的传感器、软件和数据分析工具。它们提供可操作的见解和维护建议，使人员能够采取预防措施并避免代价高昂的停机时间。
即使制造商尚未在其预测性维护计划中充分探索人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)，也应考虑投资互联基础设施。建立数据能力将确保他们为未来整合这些强大的技术做好准备。
需要注意的一点是：在没有适当历史背景的情况下分析海量数据可能会让人不知所措。制造商在加强预测性维护时，应首先关注关键资产和设备，然后再随着数据收集和分析能力的成熟而扩大计划。
3 第3阶段：为高级分析奠定基础
随着数据收集工作和专业知识的增长，企业可以开始利用AI和ML来分析大量历史数据，识别微妙的模式和相关性，这些模式和相关性不仅可以预测设备故障，还可以预测性能下降和异常。借助强大的数据基础设施和AI，制造商可以开发定制和复杂的预测性维护模型。对于那些已经将这些解决方案作为其自动化计划一部分的企业来说，这可能是一个自然的附加功能。
03 高级预测分析的五大优势
从基本预测性维护到高级预测分析的旅程是一个变革性的旅程。通过采用分阶段的方法并使技术投资与未来需求保持一致，制造商可以解锁：
● 增强的可靠性。通过预测和预防设备故障、确保不间断生产和提高运营效率，预测性维护可以最大限度地减少停机时间和生产损失。
● 延长设备寿命。预测性维护有助于防止不必要的设备磨损，延长贵重设备的使用寿命。
● 提高安全性。及早发现潜在危险可最大限度地降低 设备故障导致事故或伤害的风险。
● 优化性能。预测性维护为设备性能提供有价值的实时和长期见解，支持数据驱动的决策，以优化制造流程并提高整体工厂效率。
● 降低维护成本。通过从被动维护转变为主动维护，预测性维护减少了紧急维修的需要，从而节省了大量成本。
04 预测性维护的未来趋势
传感器技术、数据分析和AI的不断进步将进一步增强预测性维护的能力。在未来几年，制造商可以期待看到：
● 更复杂的预测模型。AI将在开发准确和上下文感知的模型方面发挥更大的作用，这些模型不仅可以预测故障，还可以预测性能下降和异常。
● 自学习和自适应系统。预测性维护系统将随着时间的推移不断学习和适应，根据新数据和不断变化的运行条件完善其预测和建议。
● 与其他系统集成。预测性维护系统将与其他运营技术和企业资源规划(ERP)系统集成，创建生产过程的整体视图，并实现实时决策。
● 即时维护。随着预测性维护管理技术的日益成熟，可通过移动设备进行监控并获取最新见解，从而使维护人员能够在问题出现之前进行实时调整。
预测性维护有助于改善工业运营。通过采用分阶段实施的方法并为高级分析奠定必要的基础，制造商可以释放其巨大潜力。
通往预测性维护成功的旅程并非一刀切的方法。企业可以首先从确定特定需求和痛点开始。在此基础上，他们可以选择最符合其资源和目标的切入点。
通过实现显著的设备可靠性、运营效率、安全性和成本效益，采用先进的数据驱动型预测性维护方法的制造企业可以提升其自动化水平，并在不断发展的工业环境中获得竞争优势。
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