制造业中预测性维护的 5 个关键优势

共有三种公认的维护形式：反应性、预防性和预测性。机器维护的最简单形式是反应过程；当一台机器发生故障时，它会从操作中移除，进行维修，然后尽快恢复使用。虽然这种方法看似最大限度地提高了生产和机器利用率，但它也有许多缺点——即，如果重要资产或机器部件发生故障，它可能会导致代价高昂的停机时间和高昂的维修成本。

为了避免长时间停机，制造商已转向预防性维护做法，包括在设备仍在正常运行时执行日常维护任务，以降低故障风险。

预防性维护的前提是理论上的资产故障率，它决定了何时更换零件，即使它们还有一些使用寿命。但是，制造商可以根据资产使用情况和制造商随时手头的更换零件库存安排定期维护，从而最大限度地减少未使用的使用寿命。从长远来看，预防性维护通常比反应性维护更具成本效益，因为与停机时间和关键部件故障相关的成本损失得到了有效缓解。最终，预防性维护可以延长机器的生命周期并增加正常运行时间。

虽然预防性维护可以节省时间和成本，但它假设零件在损坏之前被更换，这意味着它们有一些剩余寿命。出于这个原因，第三种方法被开发出来，称为预测性维护，它利用技术在故障和故障发生之前预测并避免它们。

预测性维护概述

预测性维护使用物联网 (IoT) 设备收集的传感器数据来监控数据并在潜在缺陷或故障引起问题或故障之前检测它们。例如，可以处理传感器数据来分析机油粘度和机器振动，或分析热成像以发现与磨损部件相关的局部热点。

通过实时监控资产性能，预测性维护减少了必要维修和保养的频率——消除了被动维护的需要——同时还避免了不必要或过度的预防性维护所带来的成本。

如果实施得当，预测性维护可以通过最大限度地减少停机时间、维修时间以及与购买额外零件和供应品相关的成本来保护公司的底线。一项研究发现，具有强大预测性维护实践的工厂平均可以将维护成本降低 12%，正常运行时间增加 9%，并将老化资产的使用寿命延长 20%。此外，预测性维护通常可以保护环境——如果有效实施，它可以将环境、健康、质量和安全风险降低 14%。

预测性维护和机器学习也可以与支持物联网的维护工具结合使用，以提高效率，尽管某些资产监控技术和设备可能很昂贵或需要专门培训才能正常运行。

预测性维护最佳实践

预测性维护模型的成功取决于几个因素，包括方法、执行和期望。这里有五个正确的指导方针。

1。优先考虑业务关键型机器

制造商应首先确定对业务运营绝对必要的机器，并确保优先维护这些资产。通过专注于在发生故障时会导致最严重中断的机器和流程，制造商可以确保运营能够不受干扰地继续进行，同时保护成本。

2。使用实时数据收集

制造商应利用物联网提供的各种功能。通过收集实时数据，物联网传感器可以创建维护记录和单个机器历史记录的存档，这有助于跟踪一段时间内的性能。

物联网传感器提供对一系列不同机器条件的洞察，其速度和准确性远高于手动实现。其中包括输出质量和功耗等条件，甚至可以扩展到观察资产的一般磨损情况。

3。及时进行数据分析

数据分析使维护人员能够了解每项资产单独对整体输出、性能和正常运行时间的贡献。此数据可用于在资产发生故障之前识别和修复或更换资产，或在其性能偏离可接受的公差之前纠正机器输出。虽然这似乎是常识，但保持定期的数据收集和分析实践是防止意外设备故障和代价高昂的停机可能性的关键。

4。做出以数据为依据的决策

根据数据分析，维护人员可以采取必要的措施来防止机器故障或故障。然而，监控这些行动的结果也很重要。如果已服务的资产继续表现不佳，这可能预示着进一步的问题。

记录这些实践的成功也很有好处，因为它们可以用来证明预测性维护计划的成本效益和投资回报率。

5。提供持续的支持

预测性维护计划需要持续的支持才能保持有效。随着公司规模的扩大，预测性维护方法应相应调整，以继续支持业务的运营需求。这可能以扩展监控能力、增强培训计划或改进维护方法的形式出现，以便在评估机器性能时考虑湿度和温度等因素。一个成功的预测性维护计划是动态的和自适应的，这使它能够最有效地满足业务需求。

简化维护生命周期

预测性维护的价值怎么强调都不为过。通过使用预测分析和物联网的速度和灵活性，制造商可以利用实时机器性能数据来防止潜在的故障、停机和成本损失。该流程巩固了企业的底线，并提供了一系列其他好处——包括提高环保和安全性以及延长整体零件和机器的使用寿命。

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