机器维护入门：提升设备健康度与最大化正常运行时间

什么是机器维护？

机器维护是对机器进行保养以确保其持续正常运行的过程。它包括作为常规例行工作或在故障损坏前进行的维护——如清洁表面、润滑齿轮、检查皮带等部件的磨损情况。也包括监控设备潜在故障迹象，如振动模式变化、温度升高或能耗增加。机器维护还包括故障后的处理过程，如评估损坏和更换零件。

本质上，凡是让工厂车间的机器保持功能正常、按预期工作的措施，都可视为机器维护。维护服务通常由维护技术人员执行，并由机器控制器、传感器和机器接口的数据支持，帮助评估何时需要或将需要维护。

如何维护机器？

机器维护有多种方法，可根据相关机器及其维护需求的可预测性策略性使用。

在许多场景中，更成熟复杂的维护策略能带来最多的机器正常运行时间和成本节约。预测性和处方性维护等高级策略利用机器监控技术收集工厂机器信息，经处理后生成关于即将到来的维护需求的洞察。

数据可通过工业物联网设备和传感器收集，也可来自机器操作员。这些信息可实时收集分析，用于近乎即时的洞察，防止重大机器损坏并提升车间人员安全。此类数据也可用于长周期洞察，指导决策，如随时备多少备件。

机器监控支持的维护方法不仅能预测和防止机器停机损坏，还能规定如何、何时执行维护以修复问题、实现最大效率。这意味着充分利用零件，在合理范围内尽可能接近故障时刻（或质量下降时）进行更换。

对于高度可预测的机器，某些维护方面可用基于用量的预防性维护等较简单策略同等管理。非制造业例子是汽车行驶设定里程后换机油。几乎所有情况下，倾向于更多数据驱动方法的组合策略将带来最佳结果。

机器维护类型

若想深入了解不同维护类型，我们有完整文章，此处简要总结各类机器维护策略：

• 反应性维护： 坏了再修。
• 预防性维护： 在零件损坏前按固定间隔预排更换。
• 基于用量的维护： 在机器使用达到一定量、零件损坏前更换。
• 基于状态的维护： 当零件看起来磨损过度、无法继续正常工作时更换。
• 预测性维护： 利用历史数据预测零件何时损坏，并在损坏前基于预测更换。通常但不总是利用人工智能和机器学习。
• 处方性维护： 使用高级数据分析方法，不仅预测故障点，还提供假设性结果，以便在故障、安全隐患和质量问题发生前选择最佳行动及实施时机。

预测性机器维护是“恰到好处”的解决方案：制造商能在问题发生前修复，又不会在不必要的维护上过度支出。

如何改善您的机器维护？

对大多数制造商而言，改善机器维护最有效的方式之一是专注于数据收集和分析。数据驱动维护以多种方式节省资源并带来收益：

• 仅在必要时更换零件，避免浪费仍可用的零件
• 减少因意外故障导致的停机时间
• 减少维护人员所需时间
• 降低因维护不善导致的机器和安全事故风险
• 减少存放过多备件所需的仓储空间
• 提高可预测性，指导预算、排程、生产预期等

为收集准确的实时机器数据，制造商可使用 MachineMetrics 等机器监控软件，直接连接机器控制器。这些机器数据经过情境化处理，供车间各利益相关者使用。根据制造商的成熟度，数据可用于日益高价值的场景。

例如，制造商可简单利用机器监控查看机器何时停机，并尽快派遣维护修复。但更先进的制造商不愿承担大量机器停机的成本。

反应性维护的替代方案是基于状态的维护。制造商让机器控制器和传感器的信息传达设备健康状况，在机器故障前触发通知。

这样，制造商可在不花费大量时间和金钱进行日历式过度维护的前提下，致力于保持机器运行。改进维护计划将沿着使用更多数据驱动更高级策略的路径推进，每一步都在降低成本的同时提高机器正常运行时间。

为确定数据驱动维护中最值得关注的方面，请考虑以下因素：

• 收集数据让您了解现状。无法衡量维护计划，就无法知道是否在改进。
• 准确数据让您识别并致力于预防最主要的故障原因和必要维护。
• 实时机器数据意味着团队可立即采取行动预防或纠正问题。

专注于收集机器数据，以更好地理解设备运行状况。有了这一关键环节，就更容易知道何时应提醒维护资源处理故障和潜在故障。