预测性维护 (PdM) 是一种数据驱动的方法，用于优化制造资产的性能。它涉及从嵌入在制造机械中的传感器收集数据，使用高级分析来识别操作异常，并开发预测模型来预测潜在故障。
传统的维护实践依赖于定期干预、基于条件的纠正措施和运行至故障策略。相比之下，PdM 会持续评估设备健康状况并预测故障，从而提高工业资产的效率和使用寿命。
制造业对预测性维护的需求
传统上，行业实施两种类型的维护策略 - 反应性维护和预防性维护。反应性维护涉及资产发生故障后的修复，而预防性维护则侧重于安排例行检查以防止意外故障。
被动维护可能导致计划外停机和更高的维修成本，尤其是对于较旧的设备。预防性维 火鸡 whatsapp 数据 护可有效减少停机时间，但通常会在维护已处于最佳状态的资产时产生不必要的成本。
预测性维护利用数据实时监控设备的性能和整体健康状况，从而解决了这些缺点。数据分析可以识别关键问题，预测设备故障的可能性，并估计资产磨损的时间。这消除了猜测，并促进了主动维护实践。
预测性维护如何工作？
PdM 流程采用多种数字技术，包括 AI、物联网 (IoT)和预测分析。简而言之，PdM 系统的运作方式如下：
尖端传感器根据制造设备的声音、振动和温度等参数收集实时数据
传感器生成的数据被收集到支持人工智能的资产管理系统中
人工智能和机器学习算法分析数据，将其与预先设定的基线值进行比较，并在发现异常或潜在缺陷时触发警报
数据驱动的流程可以实现及时干预、近乎准确的故障预测和更好的工作订单调度，从而提高维护工作流程的效率。
研究表明，预测性维护解决方案可节省高达 40% 的成本（与被动维护相比），以及 8% 至 12% 的成本（与预防性维护相比）。此外，预测性维护可将设备停机时间减少高达 50%，同时将机器使用寿命延长 20%。
预测性维护在制造业中的好处
PdM 策略通过优化资源使用和限制浪费来提高效率并推动可持续发展。以下是在制造业中利用预测性维护的主要好处：
减少停机时间
计划外停机成本高昂。除了中断生产和导致工作流程延迟外，它每年还会给工业制造商造成近 500 亿美元的损失。PdM 通过优化资产性能并在故障出现或升级之前识别故障，最大限度地减少计划外停机。
提高生产力
预测性维护解决方案可通过多种方式提高工作场所的生产力，包括：
优化资产绩效
允许制造商在需求较少的时期安排维护活动
实现更快的故障响应
准确识别故障区域，从而实现有针对性的维修
为员工和技术人员提供更高质量的数据以做出与维护相关的决策
改进指标
改进的维护指标是预测性维护的一个重要成果。其中最重要的是 -
更高的整体设备效率 (OEE)
更高的计划维护百分比 (PMP)
减少平均修复时间（MTTR）
更长的平均故障间隔时间 (MTBF)
延长设备使用寿命
持续的状态监测、实时警报以及及时的维修和更换可改善工业资产的功能并延长其使用寿命。
降低事故风险
预测性维护可最大限度地降低因突然停电、设备故障和机器故障而引发事故的风险，从而提供更安全的工作条件。
主动维护计划
基于先进机器学习算法的预测分析模型可以准确预测设备何时可能发生故障。这有助于技术人员确定维护任务的优先级，并首先解决关键任务。
节省成本
通过减少停机时间、提高运营效率、优化机器运行以及减少整体维修，制造商可以实现更高的维护成本节省。
此外，主动维护实践大大减少了电力和维护用品（如过滤器、润滑剂和替换零件）的消耗，进一步降低了成本。
实施预测性维护策略
在制造业实施有效的预测性维护策略并非没有挑战。以下是一份分步指南，可帮助您从 PdM 策略中获得最佳效果。
明确你的目标
明确定义预测性维护计划的目标。优先考虑对制造业务至关重要的资产。
安装相关技术
在制造部门实施 PdM 需要 IoT 连接多个非计算机资产，使它们能够实时传输数据。除了 IoT 连接之外，您还需要为您的机器配备合适的传感器。这些传感器可能包括振动传感器、声学传感器或红外传感器。
将数据集成到维护管理系统中
通过将数据与集中式维护管理系统相集成，使您的数据可以进行分析并可付诸行动。
设置基线和警报
建立操作基线作为预测性维护系统的控制值。设置自动警报，当特定参数与预定义值不一致时通知维护团队。
加纳支持
在制造环境中实施预测性维护面临多重挑战。这些挑战主要与数据处理、员工培训和应对基础设施复杂性有关。
投资持续培训和教育，以弥补技能差距，最大限度地提高投入，并组建一支面向未来的维护团队。您还可以聘请制造支持服务合作伙伴来协助您实现转型。
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