预测性维护详解：为何现代设施不可或缺
如今的设施比以往任何时候都更复杂，拥有数据连接、集成硬件和多个自动化系统。当今的现场和资产管理平台也拥有复杂的数据分析工具，支持先进设备维护方法的使用。近年来，随着监测工具和技术变得更强大，预测性维护 (PdM) 重获关注。PwC 最近的一项调查发现，95% 的受访者报告 PdM 至少改善了一项主要维护价值驱动因素，60% 报告设备正常运行时间明显改善。
预测性维护概念，也称基于状态维护，已存在数十年，作为在故障发生前检测设备问题的一种方式。该框架使用代表真实定量数据集的历史和实时测量值。本文将探讨预测性维护涉及的内容、实施方式，以及为何它是许多企业的重要资产管理解决方案。预测性维护计划可补充预防性和纠正性等其他维护形式，为优化运行参数提供替代视角。
预测性维护的关键组件
将预测性维护与其他设备保养形式区分开的核心特征之一，是使用监测硬件。各种监测组件，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测工具，连接到每台设备并接入企业资产管理 (EAM) 或计算机化维护管理系统 (CMMS) 等集中式软件系统。这允许用户查看重要维护数据并监控个别组件和主要系统的性能。
监测可通过连续 (在线)、定期或远程硬件执行。将此硬件连接到设备后，可测量多个不同参数以评估和预测性能。一些最有用的测量包括：
- 振动分析
- 热成像
- 缺陷检测
- 声学监测
- 油液分析
- 红外分析
这些数据输入的质量至关重要，定期审查这些组件及底层设备的性能很重要。人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 设备等额外技术常用于改进数据收集和分析质量。
预测性维护如何工作
公司采用预测性维护实践的最佳方式是创建正式计划。这使所有相关员工易于理解重要设备决策将如何做出。由于预测性维护需要持续数据收集和分析，计划也有助于确保充分的资源和预算分配。解释预测性维护计划如何工作的最简单方式，是回顾几个关键步骤：
- 审查设备历史和需求
- 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
- 定义工单生成的设定参数
- 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，改善决策并延长设备使用寿命。与所有维护形式一样，需要仔细的行动规划，在预测性、预防性和纠正性工作之间找到正确平衡。趋势分析是预测性维护的重要功能，设计程序和工作流时应仔细理解。
预测性维护计划的重要性
预测性维护对监控维修昂贵、复杂或易发生潜在灾难性故障的设备特别有帮助。例如飞机和核电站。预测性维护可能是一项昂贵的举措，也需要高度专业化的技能才能正确执行。这可能成为一些公司的障碍，因此在实施正式预测性维护计划前，仔细估算潜在 ROI 是个好主意。
正确实施时，预测性维护可减少维护时间并最大化设备的生产性运行小时数。还可能通过最大化这些组件的运行寿命，节省备件和消耗品相关成本。公司应在正式预测性维护计划前进行彻底的需求评估和财务预测。
云计算、AI 和使用 IoT 设备的集成硬件进步，使预测性维护成为设施工程师和现场经理的强大工具。通过实时监控设备并做出数据驱动决策，这些实践在适当情境下可节省大量成本。妥善的设备维护和资产管理需要综合方法，平衡多种维护和控制技术的优势与劣势。
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