2017 年的预测性维护是什么样的？

预防 维护是定期执行的设备检查，通常基于运行时间或例行程序。例如，航空公司可能会对喷气发动机进行“100 小时拆解”以检查其运行时间达到 100 小时后是否存在问题。

预测 维护（或 PdM）用于在计划维护之前预测潜在问题，并从系统中收集数据供公司（和 OEM）使用。这种连续监控和数据采集已经使用有线总线协议（如 profibus 和 modbus）进行了几十年，但是出于 PdM 的原因，将数据从工厂中取出并交给第三方吗？这是新的。

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下面，我们将研究预测性维护现在的样子、随之而来的挑战，以及我们所看到的可能会在未来几年改变预测性维护的内容。

当今预测性维护的挑战和解决方案

使用 LPWA 网络更容易收集数据

预测性维护计划的最大挑战之一是从系统中获取数据。这些数据不仅对工厂所有者有用，对制造机器的第三方原始设备制造商也很有用。如果没有持续监控数据流的能力，就很难为未来的 PdM 对机器进行建模和评估。 Symphony Link 等传感器网络能够以经济高效的方式从第三方企业获取数据。

PdM 系统可以收集的数据通常分为两个不同的类别：

1. 内部生成的数据 .换言之，系统本身会收集机器生成的数据，例如电池电量、故障代码、性能等。

2. 外部可观察数据 .这包括红外线热量、声学特征、振动水平、声级、油粘度测量、电流消耗和其他无中断测试监控设备。

如果配备正确，预测性维护系统可以锁定现有产品和仪器，并立即开始收集数据流，而不会中断正常运行时间。

将正常运行时间作为服务销售

预测性维护还允许为原始设备制造商创建全新的商业模式，将机器的正常运行时间作为服务销售，而不是简单地销售产品。例如，OEM 可以让客户按使用发动机的每一小时付费，而不是为目标市场做广告以简单地购买他们的飞机发动机。作为交换，OEM 可以负责所有所需的服务和维护。

当然，这对每个行业都是不可能的。在 OEM 的现场服务人员可以访问公司、工厂或工厂的情况下，以及在可以轻松更换损坏设备的情况下，这样做要容易得多。

成本节约

预测性维护数据系统可以让您准确识别损坏的部分以及需要做的事情以使设备再次可用，而不是派人出去修理您无法识别的机器中的某些东西。这是一个明显的成本节约。

更好的反馈循环

可靠的 PdM 系统可为您提供前所未有的设计反馈。例如，如果您对一直在开发的新产品进行小规模发布，您可以立即检查需要更改的内容并立即集成这些更改。这大大缩短了产品完整发布的产品开发生命周期。 （它还有助于了解设计周期中任何失败的根本原因。）

2017 年（及以后）的预测性维护会是什么样子？

传感器接口的标准化

对于工业自动化的未来和整个预测性维护传感生态系统来说非常重要的一件事是传感器接口的标准化 .这种最终的标准化将为 OEM 及其客户带来更少的摩擦。当然，有些公司正在努力推动标准化，但公司这样做的动力很小，因为他们对创造专有技术更感兴趣。因此，标准化需要更多地由行业而非技术提供商来推动。

话虽如此，您无需等到 PdM 系统标准化后再进行集成。这可能需要数年时间才能实现，并且即使制定了标准，也会继续发展。最好的方法是通过试点 PdM 系统采取小步骤，然后了解如何使用该技术解决不同的用例。

LTE-M &NB-IoT 技术介绍

此外，看看像这样的蜂窝技术如何 LTE-M 和 NB-IoT 进入预测性维护领域 .这些蜂窝技术允许以非常低的成本和功率点直接从传感器获取数据。这为廉价的电池供电传感器创造了直接连接到蜂窝网络的能力。如果你今天想这样做，你就必须在你想要监控的任何东西上放置一个蜂窝数据采集中心（价值 1,200 美元以上），并且可能需要为该数据流每月支付 10 到 30 美元。

无线网络注意事项

与某些物联网解决方案不同，预测性维护解决方案的价值不是从数据传输方法中增加的。相反，价值是从传感器和应用层创造的 .当您检查传输数据的有线或无线系统时，请记住它们在许多方面是等效的。换句话说，用于解决预测性维护问题的技术不如它创建的端到端解决方案有趣。

您需要记住的唯一注意事项是成本差异和部署注意事项。换句话说，请记住，核电站不太可能拥有可以搭载的访客 WiFi 网络！

如果您想了解更多关于这些优点和缺点的信息，请查看下面的免费白皮书。