预防性维护：从停机到正常运行

制造商长期以来一直在处理设备故障。虽然它们可能是不可避免的，但设备故障不应导致严重的停机、侵蚀利润或使制造商超支预算。这些通常是最坏的情况——也是必须避免设备故障的原因。

当今复杂的制造设施（包括数据网络、集成硬件和大量自动化系统）使这些挑战更加复杂。因此，大多数制造商没有足够的维护方法。事实上，Infraspeak 的一份报告指出，93% 的公司认为他们的维护流程效率不高。

这揭示了制造领域缺乏有效的维护计划，导致工厂不安全、竞争力下降和利润低得多。

值得庆幸的是，预测性维护提供了一个解决方案。

预测性维护是一种预测硬件故障的每一种可能情况、确定何时需要维护并在必要时提醒维护人员以及提供预防性解决方案的方法。

任何在制造生态系统中运作的人都会明白，故障和故障日复一日地发生。预测性维护的目的不仅仅是防止或减少这些故障，而是帮助制造工厂达到高效率标准并在此过程中交付优质产品。

预测性维护计划可以将意外故障减少多达 90%，几乎可以消除故障。实现这一目标的第一步是确保您的维护策略遵循最佳实践。例如，工厂经理必须安排定期检查、升级和故障排除以避免故障，从而为构建预测性制造计划奠定坚实的基础。

为了有效地执行预测制造，工厂经理应该收集尽可能多的数据。这在实施任何预防性维护策略时至关重要，因为可供分析的数据越多，故障预测就越准确。

一个起点是使用智能传感器。智能传感器与机器学习算法相结合，有助于检测工业机器中的异常情况。此外，借助训练有素的算法，软件可以准确预测机器何时有故障风险。

例如，在工业物联网环境中收集数据的智能传感器可以跟踪温度，识别磨损的组件，例如故障电路。同样，专业的智能传感器可以对特定组件进行振动分析，识别任何未对准、弯曲轴或其他电机问题的情况。随着技术越来越先进，智能传感器可以监控更多参数，从而越来越准确地了解机器的状况。

根据这些数据，制造商可以对关键资产进行分析以建立故障模式。在这种情况下，重点是故障的频率、机器故障的严重程度和识别故障的难度。

通过将状态监控设备连接到 CMMS，工厂经理可以设置警报，以通知维护人员设备中的任何故障或异常情况。这提供了在需要更换零件时计划定期维护的机会，从而消除了发生严重故障的可能性。

例如，传感器技术可以与几种不同的低级流体动力产品集成——从连接器、软管和管道到泵、电机、执行器和过滤器。控制阀生成的一些诊断数据对于解决电源问题可能至关重要。

普华永道最近的一项调查发现，95% 的受访者表示预测性维护至少改善了一个关键的维护价值驱动因素，60% 的受访者认为设备正常运行时间有明显改善。

然而，对于工厂经理来说，要在他们的设施中看到这一成功，使用传感器收集设备信息是必不可少的关键组件。最近的机器通常带有不同的实时数据采集选项，但旧设备也可以用廉价的附加传感器进行改造。在处理老化的资产时，预测性维护可能是一个重要工具，需要仔细规划以采购过时的备件。

在这里，自动化零件供应商（如 EU Automation）的专家顾问可以帮助采购零件并协助他们进行预测性维护之旅。无论工厂运营商是在寻找智能传感器来开始他们的预测性维护之旅，还是寻找更换部件来对旧机器进行纠正性维护，与可靠的部件供应商建立关系都至关重要。

虽然一定程度的设备故障是不可避免的，但它不应导致计划外停机和资产质量下降。这使制造和加工行业每年损失数十亿美元。相反，一个成熟且有效的预测性维护计划将有助于预防和显着减少停机时间，同时通过增加正常运行时间来提高工厂的盈利能力。

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