如何使基于状态的维护更有效
本文是优化基于状态的维护 (CBM) 的完整指南，包括 CBM 是什么、不同的类型、如何使用以及如何使用它以获得最大回报。
目录
- 什么是基于状态的维护？
- 何时使用基于状态的维护？
- 基于状态的维护有哪些好处？
- 不同类型的基于状态的监控
- 如何更有效地使用基于状态的维护
设备故障不是单一事件，而是一个过程。这一概念，即故障既是旅程又是目的地，已在维护最佳实践领域牢固确立。基于状态的维护 (CBM) 可以作为故障和返回之路的指南。
我们提供了一些提示、技巧和工具，以便您更好地理解基于状态的维护，更有效地使用该策略，并使您的维护操作像一台润滑良好的机器一样运行。
什么是基于状态的维护？
基于状态的维护是一种预测性维护策略，其中随着时间的推移观察和测量运营资产的各种元素，以尽早识别和防止恶化和可能的故障。在 CBM 下，只有在数据表明性能下降或出现故障预警信号时才会进行维护。这将 CBM 与定期执行任务的预防性维护区分开来。
基于状态的维护的目标是在设备故障发生之前发现它，因此可以在需要时准确地进行维护。由于 CBM 基于收集和分析数据，因此可用于识别资产性能趋势并评估资产在其生命周期中的位置。这样可以更轻松地对从日程安排和人工到预算的所有方面做出明智的决策。
基于状态的维护的一个例子是监测带有供水系统的设备的压力读数。监测压力水平使维护人员能够在泄漏发生之前确定何时何地可能发生泄漏，而不是在故障点。
什么时候使用基于状态的维护？
尽管大多数资产都可以使用状态维护，但设备必须满足一定的要求才能有效地使用煤层气。
首先，顾名思义，必须有一个可以监控的条件。如果性能无法衡量，您将无法判断性能是否有变化，这表明需要维护。
能够在故障发生前足够长的时间观察到这些性能变化也很重要，以便在资产故障或恶化影响生产之前完成维护。
设备故障不是单一事件，而是一个过程。 . .基于条件的维护可以作为故障和返回之路的指南。
另一个重要的考虑因素是您资产的重要性。基于状态的维护可为您最关键的资产提供最佳投资回报。这就是为什么进行关键性分析以确定哪些设备最有可能发生故障以及该故障将对您的运营产生什么影响是一个好主意。如果您正在轻松进入 CBM，请考虑从您最重要的资产开始，然后从那里扩展。
此资产重要性分析模板是对资产进行排序的便捷指南
最后，只有在正确的流程和系统到位的情况下才能使用基于状态的维护。维护团队必须能够捕获性能数据，对其进行分析，并根据结果及时做出决策。
了解如何将您的资产与完美的维护策略相匹配
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什么时候使用基于状态的维护？
基于状态的维护有哪些好处？
对资产使用基于状态的维护有几个优点，尤其是在生产密集型、设备繁重的环境中。以下是可以从 CBM 中获得的一些主要好处：
- 在故障发生之前预测故障并修复它要容易得多，这意味着 CBM 可以帮助减少计划外停机时间和工时，同时提高吞吐量。
- 维护间隔时间增加了，因为维修只在需要时进行。这意味着更少的停机时间、更少的积压和更少的成本。
- 生产中断的可能性降低了，因为 CBM 通常在资产工作时执行，并且通常不需要关闭设备进行检查。
- 如果确实发生了意外故障，使用 CBM 可以更快地诊断问题，从而降低故障成本。
- 由于 CBM 提供了设备故障预警系统，您可以更有效地控制库存，并且不需要那么多紧急备件。
- 响应计划外故障是维护技术人员面临的风险最高的任务之一。基于状态的维护可降低设备故障的可能性，从而打造更安全的工作场所。
- 过度维护会导致设备更快老化。 CBM 有助于规定资产的最佳维护量，从而降低对其系统造成附带损害的机会。
不同类型的基于状态的监控
基于状态的维护植根于基于状态的监控。这涉及使用某些性能指标密切关注资产的状态。有许多不同的工具和技术可以让维护团队做到这一点。这些方法可以包括技术含量较低的方法，例如技术人员的观察，或者技术更先进的过程，例如通过传感器收集数据。
基于条件的监测的标志之一是它是非侵入性的。这意味着无需关闭机器或调整其运行方式即可进行测量。通过传感器、目视检查、性能数据和/或计划测试，以特定时间间隔或连续收集数据。
以下是基于条件的监控中使用的一些技术的简要概述：
振动分析
这种状态监测通过发现正常振动特征的变化来识别潜在的故障。振动受振幅、强度和频率的影响。传感器可以检测到这些元素的异常情况，这可能是资产出现问题的迹象。例如，旋转设备，如压缩机和电机，会表现出一定程度的振动。当它们退化或失准时，振动强度会增加。传感器可以检测到振动何时过大，可以维修或更换组件。
红外和热分析
当某些部件或系统加热到超过指定温度时，可能会导致它们变质、翘曲、破裂、烧毁或起火。红外摄像头和热传感器用于确定设备何时变得过热并提醒维护团队，以便他们采取必要的步骤进行修复。红外和热分析经常用于通电设备，例如以高 RPM 运行的电导体和机动部件。
超声波分析
超声波仪器有助于检测深层、地下缺陷。他们通过测量我们听不见的声音并将它们转换为我们可以听到的音高来做到这一点。一旦人耳能够识别这些声音，就可以更轻松地识别资产中的异常并进行纠正。例如，当滚珠轴承开始磨损时，它们会变形。这会在轴承上形成不规则的表面并增加超声波的发射。这可以向技术人员发出轴承即将发生故障的信号。
声学分析
声学分析类似于振动和超声波分析。它使用传感器和麦克风来检测表明资产运行不正常的声音。然而，振动和超声波分析的主要用途是发现旋转设备的缺陷，而声学分析还有一个额外的好处，就是能够针对气体、液体或真空泄漏。这是石油、能源和采矿业生产设施的关键优势。
油品分析
油液分析有助于诊断与油液接触的部件及其润滑剂的内部状况。这种方法可以确定使用油、燃料或冷却剂的资产的健康状况，以及它是否接近故障。油分析可以像测试血液样本一样彻底。这种类型的状态监测可以包括对数十种不同元素的测试，例如磨损金属的水平或油中的污垢污染。它还捕获有关粘度、酸度、含水量等的信息，以确定油作为润滑剂的有效性。
电气分析
当电流太强或太弱时，都会导致资产出现问题。电气分析使用钳式电流表来测量电路中的电流。使用此工具，维护团队可以轻松判断机器何时接收异常电量。然后可以在发生更大、更昂贵的电气问题之前关闭设备并进行维修。
压力分析
在许多行业中，生产依赖于在设备内保持适当的压力，以便流体、气体或空气能够正确地通过管道或液压软管。这就是压力分析可以发挥作用的地方。如果某台设备的压力下降，则可能意味着存在需要维护的内部问题。压力峰值将是破损或即将爆炸的迹象。进行压力分析可让维护团队实时查看这些变化，并在问题失控之前做出响应。
许多这些形式的状态监测可以一起使用来衡量资产的健康状况。例如，可以将多个传感器连接到资产上，以测量从温度到压力的所有内容，确保设备中的所有系统均以最佳方式运行。
如何更有效地使用基于状态的维护
使用基于状态的维护是一回事。有效地使用它是另一回事。如果您没有适当的系统、流程和程序，基于状态的维护可能会花费您比其价值更多的时间、金钱和商誉。以下是维护团队可以利用 CBM 的力量并围绕状态监测建立可持续运营的几种方法。
第 1 步：规划您的资产、故障模式和基线
轻描淡写地说，您需要在实施基于状态的维护之前彻底了解您的资产。您必须了解有关设备功能的所有信息，以便正确校准传感器、尽快发现问题并开出正确的治疗方法。
首先，您必须绘制所有资产及其可能的故障模式，以了解每台设备是否具有 CBM 的关键成分。第一个关键要素是可以监控的条件。状态监控并不适用于所有资产，因此了解哪些资产不支持传感器或其他监控工具和技术可以在以后为您节省大量时间和金钱。
过度维护会导致设备老化更快。 CBM 有助于规定资产的最佳维护量，减少对其系统造成附带损害的机会。
对于剩余资产，确定状态监控识别的故障模式是否可以提醒您有足够的时间以经济高效的方式修复问题。如果答案是肯定的，则该资产很可能是基于条件的维护的良好候选者。
使用此 FMEA 模板创建非常适合 CBM 的故障代码
一旦您拥有一组合格的资产，就必须为正常运营设定基线。基线是既定的阈值，表明一个健康且功能齐全的系统。例如，轴承的基线振动频率可能是 1000 Hz 到 2000 Hz。这两个频率之间的任何数字都意味着轴承以最佳水平运行。如果达到 2000 Hz 以上或 1000 Hz 以下，则可能表示有问题。
可以通过多种方式建立基线，从制造商建议到历史趋势。为每个系统创建基线可以让您无需进行基于状态的维护的猜测，并使您的决策更加高效和有效。
开始使用基于条件的监控
第 2 步：了解并使用潜在失效 (P-F) 曲线
谈论没有 P-F 曲线的基于状态的维护就像谈论没有轮子的汽车；它只是不起作用。
P-F 曲线展示了机器故障、成本以及如何预防之间的关系。这是基于这样一个事实，即使设备看起来工作正常，也可能处于故障的早期阶段。沿着曲线的 X 轴是时间。随着时间的推移，机器会从潜在故障点移动到实际（功能）故障点。随着时间的推移，也有一些例子可以在完全失败之前检测到故障。
沿着 Y 轴是机器的状态。机器从最高工作状态发展到故障点，然后从那里下降到实际故障。
P-F 曲线中最重要的部分是 P-F 区间。 P-F 间隔是资产的潜在故障与其功能预测故障之间的时间。对于成功的 CBM，您必须确保检查间隔小于 P-F 间隔，以便您可以在可检测到但实际发生之前发现故障。微调维护间隔对于优化基于状态的维护也至关重要。
了解 P-F 曲线和 P-F 区间是构建高效 CBM 策略的关键。 P-F 曲线和间隔允许您确定完成 CBM 任务的频率。减少了维护频率，以及与维护相关的成本和时间承诺。
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第 3 步：利用维护技术
基于状态的维护将推荐指南与维修和性能数据相结合，以确定需要完成哪些任务以及完成的频率。确定这些参数后，它就是维护软件，可用于帮助您快速处理从记录传感器数据到触发工单和安排维护的所有内容。
将传感器数据与维护软件（例如 CMMS）集成，可以帮助可靠性工程师、维护经理和技术人员更轻松、更快速、更准确地捕获、组织和分析信息。
维护软件还使您能够在某些测量值超出既定基线时自动触发工作订单。例如，当压差超过 20 psi 时，您可以设置 CMMS 来安排过滤器的维护。这样，可以在最合适的时间安排维护，在最大限度地利用资源的同时降低失败的可能性。
使用基于条件的监控创建工单
优化库存采购是使用维护软件管理基于状态的维护的另一个重要副产品。由于软件可以跟踪工作订单历史记录并创建有关零件使用情况的报告，因此可以轻松调整库存水平，因此您只需在需要时才订购所需零件。不仅零件总是在手上（消除停机时间），而且库存价格可以降低。
第 4 步：为员工制定可靠的培训计划
虽然基于状态的维护在很大程度上依赖于技术和自动化系统，如传感器和软件，但总会涉及到人为因素。为了让您的 CBM 策略尽可能高效和有效，维护团队的所有成员都必须接受有关 CBM 概念、其好处以及如何使用系统的适当培训，这一点至关重要。这将增加支持，消除用户错误并提高整个过程的可靠性。
培训应包括对不同类型的状态监测以及它们如何影响您设施中的每项资产的彻底分解。还应该清楚团队的每个成员如何确保正确记录传感器数据以及应如何处理由此产生的维护任务。在 CBM 实施的这个阶段制定资产管理政策是一个好主意，因为它将帮助您设施中的每个人，不仅仅是维护团队，了解 CBM 如何影响整个组织以及他们在确保战略发挥作用方面的作用它的全部潜力。
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