什么是预测性维护，为什么它很重要？
今天的设施比以往任何时候都更加复杂，包括数据连接、集成硬件和许多自动化系统。今天的现场和资产管理平台还拥有复杂的数据分析工具，可以使用先进的设备维护方法。近年来，随着监控工具和技术变得更加强大，预测性维护 (PdM) 重新受到关注。普华永道最近的一项调查发现，95% 的受访者表示 PdM 至少改善了一个主要的维护价值驱动因素，60% 的受访者表示看到设备正常运行时间明显改善。
预测性维护的概念，也称为基于状态的维护，已经存在了几十年，作为一种在设备问题发生之前检测它们的方法。该框架使用代表真实的定量数据集的历史和实时测量。在这篇文章中，我们将探讨预测性维护涉及的内容、实施方式以及为什么它是许多企业的重要资产管理解决方案。预测性维护计划可以补充其他形式的维护，例如预防性和纠正性维护，为优化运行参数提供另一种观点。
预测性维护的关键组成部分
将预测性维护与其他形式的设备维护区分开来的核心功能之一是使用监控硬件。各种监控组件，例如设施资产管理标签、LDAR 标签和蒸汽疏水阀标签，以及其他资产标签或监控工具，连接到每台设备并连接到集中式软件系统，例如企业资产管理 (EAM) 或计算机化维护管理系统 (CMMS)。这使用户可以查看重要的维护数据并监控各个组件和主要系统的性能。
可以使用连续（在线）、定期或远程硬件进行监控。通过将此硬件连接到一台设备，可以测量许多不同的参数，以评估和预测性能。一些最有用的测量方法是：
- 振动分析
- 热成像
- 缺陷检查
- 声学监测
- 油品分析
- 红外分析
这些数据输入的质量至关重要，定期检查这些组件以及基础设备的性能也很重要。人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 设备等其他技术通常用于提高数据收集和分析的质量。
预测性维护的工作原理
公司采用预测性维护实践的最佳方式是创建一个正式的程序。这使所有相关员工都可以轻松了解如何做出重要的设备决策。由于预测性维护需要不断收集和分析数据，因此计划还有助于确保足够的资源和预算分配。解释预测性维护计划如何运作的最简单方法是回顾一些关键步骤：
- 查看设备历史记录和需求
- 配置数据采集和远程传感器
- 监控关键设备参数
- 执行数据分析和预测建模
- 为工作订单生成定义设置参数
- 优化指标和报告
整个计划的目标是创建一个维护管理框架，以改进决策并延长设备的使用寿命。与所有形式的维护一样，需要仔细的行动计划才能在预测性、预防性和纠正性工作之间找到适当的平衡。趋势分析是预测性维护的一项重要功能，在设计程序和工作流程时应仔细理解。
预测性维护计划的重要性
预测性维护对于监控维修成本高、复杂或易受潜在灾难性故障影响的设备特别有用。一些例子是飞机和核电站。预测性维护可能是一项昂贵的工作，并且还需要高度专业化的技能才能正确执行。这对某些公司来说可能是一个障碍，因此最好在实施前仔细估计预测性维护计划的潜在投资回报率。
如果实施得当，预测性维护可以减少维护时间并最大限度地提高设备的生产运行小时数。通过最大限度地延长这些组件的使用寿命，还可以节省与备件和消耗品相关的成本。在进行正式的预测性维护计划之前，公司应进行彻底的需求评估和财务预测。
云计算、人工智能和使用物联网设备的集成硬件的进步使预测性维护成为设施工程师和现场管理人员的强大工具。凭借实时监控设备并做出基于数据的决策的能力，这些做法在正确应用时可以节省大量成本。适当的设备维护和资产管理需要一种综合方法，平衡许多不同形式的维护和控制技术的优缺点。
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