人工智能在预测性维护方面的优缺点
人工智能 (AI) 是当今自动化预测性维护 (PdM) 解决方案的基础。例如，Senseye PdM 的算法会及时提醒用户机器老化，以防止发生故障，从而提供大量相关优势，例如减少停机时间和更有针对性的维护工作，提高可持续性和效率。这些工具非常强大，以至于很容易被 PdM 环境中的 AI 功能所迷惑。
一种常见的误解是，基于人工智能的系统可以通过发现人类专家看不见的线索来预测机器何时以及如何发生故障。但事实是，训练有素的状态监测分析师设定了了解机器健康状况的黄金标准。人性化与自动化所能提供的最显着的区别是可扩展性，而不是某种神奇的数据分析形式。
专家只能同时检查一项资产，而自动化系统可以同时监控数千项资产。这为重大变革铺平了道路。过去，手动状态监控所涉及的时间、精力和成本使其仅限于最关键的资产。相比之下，自动化 PdM 系统现在可以在整个操作过程中将相同的方法扩展到每台机器。
决策支持工具
可扩展性的好处也触及了 PdM 解决方案威胁工作的神话。这些工具旨在使操作员和维护团队能够做出更好的决策，而不是取代它们。 PdM 解决方案允许用户以坦率地说迄今为止不可能的方式指导他们的资产管理工作，从而使现有团队能够提高工作效率，而且通常会减少预算。
真正的好处取决于质量数据
基于 AI 的 PdM 解决方案对维护操作具有变革性——前提是它可以访问正确类型的机器数据。关键是要确保用户对自动化 PdM 系统有足够的信心，以便在系统发出警报时做出适当的响应。置信水平主要取决于进入系统的可用数据的质量。你无法摆脱那句老话，“垃圾进，垃圾出”。
基本状态监测数据是 PdM 所需的最低要求。这可能包括诸如电机消耗的电流或两个设定点之间的时间等参数，其中短期故障或长期趋势可能意味着资产状况正在恶化。
用户对使用原始数据发出的警报的信心有限，因为过程或环境变化也会影响许多参数。切换泵以处理密度更高的产品或环境温度的变化可能会产生重大影响。
状况指标考虑了这些误导性信息，旨在剔除与加工和环境因素相关的变化，而不是机器本身的行为。
高级状态指示器通过针对特定的故障模式更进一步。典型的例子是振动监测，有人可以对其进行调整以寻找在特定频率下可见的故障指标，例如，这可能表明电机轴未对准。
用户可以在 PdM 实施开始时通过检查每个资产的维护历史和与之相关的一般工程信息来识别故障模式。然后，用户可以选择增加价值的条件指标，并设置传感器以专注于可能提供最可观收益的故障模式。
经证实的成功
基于 AI 的 PdM 解决方案不是魔杖，但转向成功的 PdM 制度的巨大好处已得到充分证明。在 Senseye，我们使用专有的基于 AI 和 ML 的算法来帮助客户监控全球数万台机器，以提高维护效率并提前提供正确的信息。结果包括计划外机器停机时间下降了 50%，维护成本下降了 40%，维护人员的生产力和停机时间预测准确度分别提高了 55% 和 85%。
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