预测性维护的历史 | Senseye
许多年前，“你无法修复没有损坏的东西”曾经是传统反应式维护的理念。只有在机器完全发生故障时才需要帮助。
完成报告、查找或订购更换零件以及组装所需的维护专业知识，通常会导致不必要的延误和停机，以及加班成本。
交货时间，因此，交货时间表超出了窗口。
计划失败
在 1980 年代，随着日本制造技术的流行，包括准时制 (JIT)新想法是进行定期或计划的预防性维护。通过引入用于精益制造的全面生产性维护进一步完善了这一概念，其中计划维护以使设备始终处于工作状态。
成功实施意味着更少的故障和停机时间，从而更有效地利用劳动力、延长机器寿命并提高工作场所的安全性。
这些明显的好处提高了整体生产力——但规划维护涉及在很长一段时间内吸收来自设备制造商、经验丰富的工程师和操作员的信息。
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谁能确定维护安排在最佳时间？
预测失败
通过引入状态监测，通过预测性维护实现了维护时间的优化。
使用这种方法，来自某些关键指标的数据用于证明设备何时表现出性能下降或即将发生故障。它作为一个早期预警系统，允许有时间计划应急，减少由于维护延误造成的损失。
状态监测的成功取决于及时从这些关键组件中获取高质量的相关信息，快速分析和评估，然后迅速采取行动实施调查结果。
在传统工厂中，工业控制系统提供的信息有限，通常需要进一步处理并形成报告，然后专家才能解释结果。
现在触手可及
随着工业 4.0 和智能工厂的到来，自动分析设备状况所需的每一条数据都可以到位。数字化意味着可以从工厂车间的多个来源收集实时数据，并以易于访问的方式存储。
这允许快速轻松地应用高级分析，提供对情况的近乎即时的评估并突出显示任何异常情况。云中的处理使这些信息在整个组织中都可用，使他们能够汇集最佳实践并快速响应。
通过添加预测功能进一步扩展了自动诊断故障的能力。从机器和资产中收集的数据构建了一个操作模型，在分析该模型时，可提供机器何时发生故障的提前指示，确定其剩余使用寿命 (RUL)。
这种对维护要求的预期允许更灵活的操作，具有易于理解的时间范围，允许做出决策和采取行动，以防止或限制因计划外停机造成的损失。
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Senseye 自动执行最新的状态监测和预测技术，并以非常简单的方式显示信息，帮助您避免计划外停机。
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