Top 3 Predictive Maintenance Tools to Boost Efficiency &Cut Costs Today

预测性维护是一种数据驱动的维护策略，依靠尖端技术和精心选择的工具来主动维护您的设备。该策略使用状态监测和数据分析来发现机器中的潜在缺陷，避免它们成为严重问题。当您有效地实施预测维护工具时，这种方法可以节省时间和金钱，同时显着提高生产力。

预测性维护是一种主动的维护方法。与预防性维护等传统维护策略不同，预测性维护不是基于时间的。相反，预测性维护使用机器本身的数据来指示何时需要进行维护活动。

预测性维护从数据收集开始。传感器和智能物联网设备跟踪您资产的用电量、温度和振动。随着时间的推移，这些数据会创建您的设备的详细配置文件及其随时间的变化。

从那里，分析软件将资产的实时数据与最佳绩效指标的基线进行比较。当您的实时数据超出正常操作的阈值时，这通常是出现问题的第一个迹象。然后，您的维护团队将收到警报，让他们知道该资产需要关注。

预测性维护让您能够随时监控您的资产。它可以让您在问题出现时立即“看到”问题，以便您可以修复损坏的部分，而无需在不必要的检查和调整上浪费时间和金钱。详细了解预测性维护的诸多好处。 

为什么预测性维护工具很重要？

预测性维护工具可让您深入了解设备的几乎每个部分。 为了有效实施预测性维护，您需要为每项关键资产提供稳定的实时状态数据。您需要传感器和智能设备来收集、传输和存储这些数据。理想情况下，状态监测传感器应放置在关键设备的尽可能多的部分，以便您可以查明任何缺陷的确切位置。

预测性维护还依赖于数据分析工具来解释并从来自机器的大量运行状况和性能数据中提取可操作的见解。当今的数据分析通常由机器学习提供支持，这使他们能够快速筛选海量的数字并识别模式。例如，数据分析可以告诉您当电机部件开始以稍高的频率振动时意味着什么，然后在出现需要注意的问题时提醒您的维护人员。

最好的预测性维护工具是什么？

每次操作都是不同的，这意味着您将需要不同的预测维护工具，具体取决于您的行业和设备。然而，有一些关键的预测性维护工具可以为几乎任何行业带来改变。

振动监控

振动传感器收集有关设备发出的振动频率的数据。远程振动传感器可以自动将数据发送到基于云的软件进行分析，因此无需中断操作来手动检查设备。根据设备的不同，远程传感器也可能比派遣维护团队到危险或难以到达的地点检查资产要安全得多。

振动监测可以识别所有行业（从偏远的石油和天然气站点到一般制造设施）旋转设备机器故障的早期预警信号。这些传感器易于安装，只需几个团队成员即可轻松监控整个设施的资产。

温度监测

温度监控传感器测量一段时间内的温度变化。与振动监测类似，温度变化通常是机器存在潜在问题的第一个指标。例如，温度传感器可以识别过热的电机和过载的电路板。

电源监控

最后，电力监控传感器可以实时跟踪供电水平的变化。最好的电源监视器还可以向智能手机或其他设备发送自动警报，这样您的团队就不会因意外的电涌或断电而措手不及。

预测维护和 CMMS 软件

CMMS（计算机化维护管理系统）软件将传感器收集的所有数据中的点连接起来。 CMMS 软件存储并组织所有数据，以便您能够理解它们。它允许您的团队在任何给定时间全面了解您的维护活动和设备运行状况。预测性维护是一种强大的机器维护方法，使用正确的工具，它可以将您的设施的生产力和正常运行时间提升到新的水平。