预测性维护：数据分析如何防止停机并降低成本
更新于 2024 年 9 月 30 日
目录
- 什么是预测性维护？
- 预测与预测预防性维护
- 预测性维护的好处
- 预测性维护的工作原理
- 实施预测性维护
- 预测性维护监控什么？
- 预测性维护最佳实践
- 提前解决性能问题
- 常见问题
要点
预测性维护 是一种数据驱动的方法，使用先进的分析和监控技术来预测设备何时可能发生故障，从而可以在故障发生之前进行维护。
如果您的公司依赖重型机械来运营，您需要随时使用这些工具。由于计划外停机可能导致生产落后，越来越多的企业开始采用预测性维护来避免这一令人头疼的问题以及随之而来的财务损失。
预测维护软件通过联网传感器收集的数据分析设备的状况。如果任何设备需要关注，系统会自动向维护团队发出警报。
预测性维护是未来。它有可能削减成本、优化维护任务并保持您的业务正常运行。在本指南中，我们将解释什么是预测性维护、它是如何工作的，以及如何从预测性维护中为您的业务获得更多价值。
什么是预测性维护？
图片由 Kateryna Babaieva 提供，来自 Pexels
预测性维护是一种维修和保养策略，使用跟踪软件来预测设备何时需要维护。
工作流程中的任何中断都会损害您的工作能力；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情况下继续运营。
预测性维护的伟大之处在于，它可以检测设备中肉眼无法捕捉到的细微变化。这对于管理复杂的设备非常有帮助，即使有一点点问题，这些设备也很容易发生故障。
这些行业的企业采用预测性维护是很常见的：
- 石油和天然气公司
- 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视器来实时跟踪各种因素。
将传感器应用到每台设备上可以让您随时监控其状态。然后，物联网 (IoT) 和人工智能 (AI) 可以跟踪趋势、设置参数并提醒维护人员潜在问题。
例如，机器上的传感器可以持续监控温度，并在机器存在过热风险时向您的团队发出警报。然后，您的维护团队可以查看数据并就维修该机器做出更明智的决策。
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- jimcaruso (@jimcaruso) 2023 年 7 月 31 日
预测维护市场概述：
预测维护市场增长：
全球预测性维护市场正在经历显着增长，2022 年价值 78.5 亿美元，预计 2023 年至 2030 年复合年增长率 (CAGR) 为 29.5%。这凸显了预测性维护技术的采用和投资不断增加。
此外，48% 的工厂已经使用联网设备来捕获、分析和改进维护，另有 30% 的工厂正在研究这一点
技术进步：
人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和物联网 (IoT) 的进步对于预测性维护的兴起至关重要。这些技术可以实现实时数据分析和设备故障模式识别，从而实现更准确、及时且经济高效的维护干预。
最终，预测性维护的目标是了解何时需要进行维修或维护。这是一种经济高效的维护方法，可以减少计划外停机时间，特别是对于具有复杂设备流程的大型设施。
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预测与预测预防性维护
重要的是要了解预测性维护与预防性维护不同。这两个流程都认识到发现潜在问题并在造成更大问题之前修复它们的价值，但它们并不相同。
通过预防性维护，维护人员按照预定的时间表定期进行维护。无论设备是否实际需要工作，他们都会维护机器。
预防性维护通常依赖于制造商的维护建议，而不是从设备本身获得的实际数据。
另一方面，预测性维护使用有关您独特操作和机器的数据，将资源仅分配给需要关注的设备。它需要大量数据才能做出准确的预测，但是一旦获得这些信息，系统就会预测潜在的故障点并告诉您的维护人员在哪里进行干预。
您可以将维护人员安排到更重要的项目，而不是花钱修理不需要关注的设备。
预测性维护的好处
图片由 Pexels 上的 Chevanon Photography 提供
从预防性维护转向预测性维护将帮助您充分利用时间、维护人员和资源。采用预测性维护的企业可以享受到从节省成本到提高运营效率等一系列好处。
1。减少维护时间和成本
维护重型机械需要大量的财力。了解何时更换零件或进行维护可以削减与操作专用设备相关的成本。
事实上，预测性维护可平均降低 25% 的维护成本。它还消除了维护大型设施和复杂机械时的猜测。
最后，91% 的企业报告在实施预测性维护后减少了维修时间和计划外停机时间。
停止在零件和劳动力上花费不必要的时间和金钱，并通过预测性维护方法享受更低的成本。
2.提高设备可用性
设备可用性是高水平运行的必要条件。随着您的设备和机械变得更加可用，业务中断会大大减少。事实上，预测性维护可将意外故障减少 70%，并将设备正常运行时间延长 20%。
3.可靠性
设备故障是重型机械的一个主要问题。预测性维护为您提供数据驱动的决策工具，使您的设备更加可靠。
预测性维护为设备维护提供了可靠的流程，使设施管理人员可以轻松休息。系统会向您发出任何问题警报，以便您可以在出现重大故障之前做出战略决策。
4。防止干扰
一次中断可能会给您的业务带来严重的下游后果。然而，通过预测性维护，您可以不断地在维护管理系统中收集数据。
维护团队实时响应这些数据的任何波动，防止灾难性故障及其造成的中断。
预测性维护的工作原理
图片由 Pexels 的 Gustavo Fring 提供
通过预测性维护，您可以将连接互联网的传感器应用于设施中的所有设备或机器。这些传感器是基于条件的，这意味着它们监视、收集和分析设备数据，例如振动模式和声音。
预测性维护在很大程度上依赖于物联网技术。借助这些连接互联网的传感器，该软件可以发现数据中的模式和趋势，从而实时识别问题。利用物联网传感器数据和人工智能算法，系统将收集和分析数据，以预测哪些机器现在需要维护。
使用预测维护软件，您可以指定设备应如何运行的参数。当实时数据超出您可接受的参数时，软件会通知您的维护人员，以便他们能够在出现重大故障之前修复问题。
实施预测性维护
实施成功的预测性维护计划需要采用战略性的、数据驱动的协作方法。组织需要仔细规划和执行实施过程的每个阶段，以确保计划实现预期的结果。
为了帮助组织成功采用和实施预测性维护，需要考虑以下四个关键步骤：
1。制定预测性维护策略
实施预测性维护的第一步是制定符合组织运营和业务目标的明确战略。这应该包括：
- 确定最能从预测性维护中受益的关键资产和设备
- 确定您想要改进的关键绩效指标 (KPI) 和指标，例如设备正常运行时间、维护成本或能源效率
- 评估您当前的维护实践和数据收集能力
- 值得注意的是，多达 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，选择适当的预测性维护技术和部署技术是规划过程中的关键步骤。
2.确保强大的数据收集和集成
有效的预测性维护依赖于从各种来源收集、汇总和分析大量设备数据的能力。这需要：
- 部署传感器和 IoT 设备网络以持续监控资产性能和状况
- 集成来自现有维护管理系统、SCADA 和其他企业系统的数据
- 制定数据治理政策以确保数据质量、安全性和可访问性
3.利用分析和 AI/ML 功能
为了将设备数据转化为可行的见解，组织应利用先进的分析和人工智能/机器学习 (AI/ML) 功能。这包括：
- 实施预测维护软件平台，该平台可以应用人工智能驱动的算法来检测异常、预测故障并优化维护计划
- 根据历史维护和资产性能数据训练 AI 模型，以提高故障预测的准确性
- 随着新数据的出现，不断完善和更新 AI/ML 模型
4。确保有效的维护管理
预测性维护应集成到您的整体维护管理策略中，其中包括：
- 使预测性维护活动与您现有的预防性和纠正性维护计划保持一致
- 为维护团队建立明确的角色、职责和工作流程
- 为技术人员提供使用新预测性维护技术的培训和技能提升机会
- 根据绩效指标和反馈持续监控和优化预测性维护计划
通过遵循这些最佳实践，组织可以成功实施全面的预测性维护计划，从而带来切实的运营和财务效益。
希望了解有关如何开始实施预测性维护计划的更多信息？请观看下面的视频。
预测性维护监控什么？
图片由 Pexels 的 Andrea Piacquadio 提供
预测性维护有很多应用，但状态监测是最常见的用例。
1。振动分析
此功能可测量设备的振动级别和频率。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，振动模式通常会发生变化。
一些手持设备可以检测异常振动，但预测性维护可以帮助您的维护团队更快地发现这些异常情况。振动分析对于检测未对准、零件松动或电机问题也很有用。
2.热成像
热成像检测机器温度的波动。当您使用机器时，其零件最终会随着时间的推移而磨损。不幸的是，有时很难知道何时需要更换这些组件。
过度使用的零件会释放更多的能量并在更高的温度下运行，预测维护系统可以快速识别这些情况。他们将这些数据显示为红外图像，以可视化设备上的热点。
从那里，您的维护团队可以识别有故障的部件，并在它们出现故障之前进行更换。
不要太早或太晚更换零件，而是在出现问题之前更换它们。这是一种经济高效的方法，可以平衡更换需求，同时保持较低的维护成本。
3.油液分析
通过油液分析，您的系统可以识别机器油中可能表明泄漏或故障的颗粒。油液分析是预测性维护中的一种流行工具，因为它很容易设置参数：通常只需要进行初始测试即可获得基线。
稠度、水量或颗粒污染物的变化并不总是显而易见，您的工人可能意识到存在问题，直到为时已晚。预测性维护使用传感器来检测这些微小的变化，以便您知道出现问题的时刻。
4。声学监测
有些声音，例如设备部件一起运行，人耳并不总是能听到，但专门的声学传感器可以轻松检测到这些变化。异常的噪音表明机器的部件开始磨损。
超声波监测会告诉您在出现问题之前就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。排放物中的污染物水平可以表明过度的燃油燃烧、燃油淤泥或机器过度工作需要维护。
您可以使用预测监测来分析多种类型的排放，包括：
- 一氧化氮
- 一氧化碳
- 二氧化碳
- 碳氢化合物
6。局部放电分析
局部放电分析可识别机器何时开始发出电火花。这是一个有用的监控功能：
- 电缆
- 发电机
- 变形金刚
- 大型电机
- 切换档位
预测性维护传感器不断收集这些数据，并将其与预设参数进行比较，以查看机器是否接近故障。当设备上的放电超出安全范围时，软件会提醒您的团队迅速采取行动。
预测性维护最佳实践
图片来自 Pexels 的 Life of Pix
预测性维护可减少计划外停机时间并降低成本，但仍需要熟练的操作。如果您想实施预测性维护计划，那么在投资预测性维护系统之前制定可靠的策略非常重要。
遵循这些最佳实践可以充分利用您在预测性维护方面的投资。
1。执行需求评估
从长远来看，预测性维护可以降低成本，但即便如此，设置流程也需要花钱。此外，您还需要对员工进行预测性维护培训，这既需要时间又需要金钱。
预测性维护应该很有用，但如果您在完全了解您的需求之前购买软件，您可能不会看到显着的投资回报。
这是一项巨大的投资，因此在使用任何特定软件之前请先进行彻底的需求评估。在花一毛钱之前进行成本效益分析、运行财务预测并可视化您的计划。
2.保留准确的记录
预测性维护评估设备随时间的状况。虽然它目前是管理设备的强大工具，但从长远来看，您仍然需要一种方法来评估该计划的成功。
高质量的标签和吊牌使这一切变得更加容易。每次执行维护时，数据都会返回到您的预测维护系统，以确保异常情况得到解决。
然后，维护人员可以通过快速扫描条形码或二维码轻松识别和跟踪对您的资产执行的所有活动。
质量标签和标记补充了您的预测性维护策略，跟踪所有活动部件并证明该解决方案确实为您的投资带来了回报。
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RFID 标签或 RFID 标签也是实时跟踪的明智选择。
3.识别关键机器
改变被动或预防性维护策略并不容易。一次转移所有东西可能会让人感到不知所措。最佳实践是确定设施中最关键的机器，并首先对这些机器进行预测性维护。
设置完成后，请检查该计划的成功情况并根据需要进行完善。确保该软件能够帮助您节省时间、降低成本并简化运营。
获得概念验证后，您可以随时将预测性维护计划扩展到更多机器。这种分阶段的方法将帮助您在较小的范围内解决任何问题并提供更平稳的过渡。
提前解决性能问题
基于状态的监控是一项成功的策略，可为任何使用重型设备的组织带来许多好处。物联网传感器、人工智能和预测性维护软件的综合力量将事情提升到一个新的水平，并帮助您的公司领先于维修。
虽然预测系统会告诉您该去哪里，但您的维护人员仍然需要一种简单的方法来识别设备。借助 Camcode 的耐用标签和标签解决方案，维护管理变得更加容易。通过正确的标签，您将了解每台设备和机械的状态，从而实现更顺畅的操作。
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