预测性维护：数据分析如何防止停机并降低成本

更新日期：2024年9月30日

目录

• 什么是预测性维护？
• 预测性维护与预防性维护的区别
• 预测性维护的优势
• 预测性维护如何工作
• 实施预测性维护
• 预测性维护监测什么？
• 预测性维护最佳实践
• 抢在性能问题发生前
• 常见问题解答

核心要点

预测性维护是一种数据驱动的方法，利用高级分析和监测技术预测设备可能故障的时间，从而在故障发生前执行维护。

如果您的公司依赖重型机械运行，则需要确保这些工具随时可用。非计划停机可能导致生产延误，因此越来越多的企业采用预测性维护来避免这一问题及其带来的经济损失。

预测性维护软件通过联网传感器收集的数据分析设备状况。如果任何设备需要关注，系统会自动向维护团队发送警报。

预测性维护是未来趋势。它有潜力大幅削减成本、优化维护任务并保持业务连续运行。本指南将解释什么是预测性维护、它如何工作，以及如何为您的企业从中获取更多价值。

什么是预测性维护？

图片来源：Kateryna Babaieva / Pexels

预测性维护是一种利用跟踪软件预判设备何时需要维护的维修和保养策略。

工作流程中的任何中断都会损害运营能力；通过实施预测性维护，您的公司可以在不牺牲质量或安全的前提下持续运行。

预测性维护的优势在于它能检测到人眼难以捕捉的设备细微变化。这对于管理容易因微小偏差而故障的复杂设备极为有用。

以下行业常采用预测性维护：

• 石油天然气公司
• 航空航天公司
• 核电站
• 铁路
• 制造商

预测性维护通过基于状态的监测器实时跟踪各种因素来工作。

在每台设备上安装传感器，可随时间监控其状态。物联网（IoT）和人工智能（AI）可追踪趋势、设定参数，并向维护人员发出潜在问题警报。

例如，机器上的传感器可持续监测温度，若机器有过热风险则提醒团队。维护团队随后可查看数据，并就维修该机器做出更明智的决策。

从工业自动化到预测性维护，以下是推动智能制造的十大工业物联网（IIoT）应用 #IoT #manufacturing

— jimcaruso (@jimcaruso) 2023年7月31日

预测性维护市场概况：

行业指标	数值
当前市场规模	55亿美元（2022年）
预计市场增长	17% CAGR（至2028年）
按地区采用率	西班牙60%（2018年），德国54%（2018年）
按行业采用率	48%的工厂使用连接设备，30%计划实施

预测性维护市场增长：

全球预测性维护市场正经历显著增长，2022年价值78.5亿美元，预计2023至2030年复合年增长率（CAGR）为29.5%。这凸显了预测性维护技术日益增长的采用和投资。

此外，48%的工厂已使用连接设备捕获、分析并改进维护，另有30%正在考虑中。

技术进步：

人工智能（AI）、机器学习（ML）和物联网（IoT）的进步是预测性维护兴起的关键。这些技术实现实时数据分析和设备故障模式识别，从而实现更准确、及时且具成本效益的维护干预。

归根结底，预测性维护的目标是知道何时需要执行维修或保养。这是一种具成本效益的维护方法，能减少非计划停机，特别是对于拥有复杂设备流程的大型设施。

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预测性维护 vs 预防性维护

重要的是要理解预测性维护不同于预防性维护。两者都认识到在问题升级前捕捉潜在问题并修复的价值，但它们并不相同。

预防性维护下，维护人员遵循预定计划，按固定间隔执行维护，无论设备是否真正需要。

预防性维护通常依赖制造商的保养建议，而非设备本身的实际数据。

相比之下，预测性维护利用您独特运营和机器的数据，仅将资源分配给需要关注的设备。它需要大量数据做准确预测，但一旦拥有这些信息，系统就能预测潜在故障点并指导维护人员在何处干预。

您不再为不需要关注的设备支付维修费用，而是可将维护人员调派到更重要的项目上。

预测性维护的优势

图片来源：Chevanon Photography / Pexels

从预防性维护转向预测性维护，能帮您充分利用时间、维护人员和资源。采用预测性维护的企业享受从成本节约到运营效率提升的诸多好处。

优势	改善幅度
维护成本降低	减少12%
资产可用性提升	增加9%
维修时间和停机时间减少	91%的企业见改善
老化基础设施维护改善	93%的企业见改善

1. 降低维护时间和成本

维护重型机械需要大量财力资源。知道何时更换零件或执行维护，可削减运营专用设备的相关成本。

事实上，预测性维护平均可降低25%的维护成本。它还消除了维护大型设施和复杂机械的猜测工作。

此外，91%的企业报告实施预测性维护后维修时间和非计划停机时间减少。

停止在零件和人工上不必要的时间和金钱浪费，以预测性维护方法享受更低成本。

2. 提高设备可用性

设备可用性是高水平运营的必备条件。随着设备和机械可用性提高，业务中断大幅减少。事实上，预测性维护可将意外故障减少70%，设备正常运行时间最多提高20%。

3. 可靠性

设备故障是重型机械的主要隐患。预测性维护通过提供数据驱动的决策工具，使您的设备更可靠。

预测性维护为设备维护提供了可靠流程，让设施经理更安心。系统会向您发出任何问题的警报，以便您在重大故障前做出战略决策。

4. 防止中断

单次中断可能对您的业务产生严重的下游后果。然而，通过预测性维护，您可在维护管理系统中持续收集数据。

维护团队实时响应数据波动，防止灾难性故障及其造成的中断。

预测性维护如何工作

图片来源：Gustavo Fring / Pexels

预测性维护在您设施的所有设备或机器上安装联网传感器。这些传感器基于状态，监测、收集和分析设备数据，如振动模式和声音。

预测性维护高度依赖物联网技术。得益于这些联网传感器，软件能发现数据中的模式和趋势，实时识别问题。利用物联网传感器数据和AI算法，系统收集并分析数据，预测哪些机器当前需要维护。

使用预测性维护软件，您可指定设备应如何运行的参数。当实时数据超出可接受参数时，软件会通知维护人员，以便在发生重大故障前修复问题。

实施预测性维护

实施成功的预测性维护计划需要战略性、数据驱动和协作的方法。组织需精心规划和执行实施过程的每个阶段，以确保计划实现预期成果。

为帮助组织成功采用和实施预测性维护，以下是四个关键步骤：

1. 制定预测性维护策略

实施预测性维护的第一步是制定与组织运营和业务目标一致的明确策略。这应包括：

• 确定最受益于预测性维护的关键资产和设备
• 确定您想要改进的关键绩效指标（KPI）和指标，如设备正常运行时间、维护成本或能源效率
• 评估当前维护实践和数据收集能力
• 值得注意的是，高达50%的维护成本被视为“浪费”，约30%的预防性维护过于频繁。因此，选择合适的预测性维护技术和工具部署是规划过程中的关键步骤。

2. 确保稳健的数据收集与集成

有效的预测性维护依赖于从各种来源收集、聚合和分析大量设备数据的能力。这要求：

• 部署传感器和物联网设备网络，持续监控资产性能和状况
• 集成现有维护管理系统、SCADA和其他企业系统的数据
• 建立数据治理政策，确保数据质量、安全性和可访问性

3. 利用分析和AI/ML能力

为将设备数据转化为可操作的洞察，组织应利用高级分析和人工智能/机器学习（AI/ML）能力。这包括：

• 实施预测性维护软件平台，应用AI驱动算法检测异常、预测故障并优化维护计划
• 利用历史维护和资产性能数据训练AI模型，提高故障预测准确性
• 随着新数据可用，持续优化和更新AI/ML模型

4. 确保有效的维护管理

预测性维护应融入您的整体维护管理策略，这涉及：

• 将预测性维护活动与现有预防性和纠正性维护计划对齐
• 为维护团队建立清晰的角色、职责和工作流程
• 为技术人员提供培训和技能提升机会，以使用新的预测性维护技术
• 基于绩效指标和反馈，持续监控和优化预测性维护计划

遵循这些最佳实践，组织可成功实施全面的预测性维护计划，带来切实的运营和财务效益。

想了解如何开始预测性维护计划？请查看下方视频。

预测性维护监测什么？

图片来源：Andrea Piacquadio / Pexels

预测性维护应用广泛，但状态监测是最常见的用例。

1. 振动分析

此功能测量设备的振动水平和频率。每台机器在最佳性能运行时都有不同的振动模式。但当出现问题时，振动模式通常会改变。

一些手持设备可检测异常振动，但预测性维护能帮维护团队更快发现这些异常。振动分析也非常适合检测错位、松动部件或电机问题。

2. 热成像

热成像检测机器温度波动。随着使用，机器部件最终会磨损。遗憾的是，有时很难知道何时该更换这些部件。

过度使用的部件释放更多能量、运行温度更高，预测性维护系统能快速识别。它们以红外图像显示数据，直观展示设备热点。

随后，维护团队识别故障部件并在其失效前更换。

您不再过早或过晚更换零件，而是在出现问题前刚好更换。这是平衡更换需求同时保持低维护成本的具成本效益的方式。

3. 油液分析

通过油液分析，系统识别机器油中的颗粒，可能指示泄漏或故障。油液分析是预测性维护中的热门工具，因为设置参数简单：通常只需初始测试建立基线。

粘度变化、水分量或颗粒污染并不总是显而易见，工人可能直到太晚才意识到问题。预测性维护使用传感器检测这些细微变化，让您在第一时间知道出问题。

4. 声学监测

一些声音，如设备部件相互运转，人耳并不总能听到，但专用声学传感器能轻松检测这些变化。异常噪音表明机器部件开始磨损。

超声波声学监测会在问题出现前很久告诉您润滑设备或更换零件。

5. 排放测试

排放测试中使用的传感器分析机器的排放物。排放物中的污染物水平可指示机油过度燃烧、燃料淤积或机器超负荷运转需要保养。

您可使用预测性监测分析多种排放类型，包括：

• 氮氧化物
• 一氧化碳
• 二氧化碳
• 碳氢化合物

6. 局部放电分析

局部放电分析识别机器何时开始发出电火花。它有助于监测：

• 电缆
• 发电机
• 变压器
• 大型电机
• 开关设备

预测性维护传感器持续收集此数据并与预设参数比较，查看机器是否接近故障。当设备电放电超出安全范围时，软件会提醒团队迅速采取行动。

预测性维护最佳实践

图片来源：Life of Pix / Pexels

预测性维护减少非计划停机和成本，但仍需熟练操作。若要实施预测性维护计划，在投资预测性维护系统前制定可靠策略很重要。

遵循这些最佳实践，最大化您在预测性维护上的投资回报。

1. 进行需求评估

预测性维护长期来看能削减成本，但建立流程仍需资金。此外，您还需培训员工，这需要时间和金钱。

预测性维护应当有用，但若在完全了解需求前购买软件，可能无法看到显著投资回报。

这是一项大投资，所以在承诺任何特定软件前，请做彻底的需求评估。进行成本效益分析、财务预测，并在花钱前将计划可视化。

2. 保持准确记录

预测性维护随时间评估设备状况。虽然它是当下管理设备的强大工具，但您仍需一种方式长期评估计划成效。

高质量标签和标识让这变得更容易。每次执行维护，数据都会回传到预测性维护系统，确保异常已解决。

维护人员只需扫描条形码或二维码，即可轻松识别和跟踪资产上执行的所有活动。

优质标签和标识补充您的预测性维护策略，跟踪所有运动部件，证明解决方案确实提供投资回报。

Camcode的耐用设施管理资产标签和标识设计用于在恶劣条件下生存，适用于室内外应用。所有标签均兼容软件，只需简单标签即可轻松跟踪实物资产。

RFID标签或RFID标识也是实时跟踪的明智选择。

3. 识别关键机器

从反应性或预防性维护策略转型并不容易；一次性转移一切可能让人不知所措。最佳实践是识别设施中最关键的机器，并首先在这些机器上推行预测性维护。

设置后，审查计划成效并按需优化。确保软件帮您节省时间、降低成本并简化运营。

拥有概念验证后，可随时间将预测性维护计划扩展到更多机器。这种分阶段方法帮您在小规模上解决问题，实现更平滑过渡。

抢在性能问题发生前

基于状态的监测是使用重型设备的任何组织的成功策略，提供诸多益处。物联网传感器、AI和预测性维护软件的结合力量将事情推向新高度，帮助您的公司抢在维修前。

虽然预测系统会告诉您去哪里，但维护人员仍需轻松识别设备的方法。配合Camcode耐用的标签和标识解决方案，维护管理更轻松。通过适当标记，您将知晓每台设备和机械的状态，实现更顺畅运营。

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常见问题解答