提升效率降本的 3 大预测性维护核心工具
预测性维护是依赖尖端技术与精心挑选工具的数据驱动维护策略。该策略利用状态监测与数据分析在机械潜在缺陷演变为严重问题前识别它们。有效实施预测性维护工具，此法可节省时间金钱、大幅提升生产力。
预测性维护是主动维护方法。不同于预防性维护等传统策略，预测性维护非基于时间。而是利用机器自身数据决定何时需要维护活动。
预测性维护始于数据收集。传感器与智能物联网设备追踪资产功耗、温度、振动。随时间推移，这些数据构建设备及其随时间变化的详细画像。
随后，分析软件将资产实时数据与最优性能基线指标对比。当实时数据超出正常运行阈值，往往是问题的第一信号。维护团队随即收到告警，知晓资产需关注。
预测性维护让你全天候拥有资产的“眼睛与耳朵”。它让你在问题萌芽时就“看见”，从而修复故障，而非在不必要的检查调校上浪费时间金钱。了解预测性维护的更多收益。
为何预测性维护工具重要？
预测性维护工具给你几乎设备每个部分的洞察。有效实施预测性维护，你需要每个关键资产稳定的实时状态数据流。你需要传感器与智能设备收集、传输、存储数据。理想情况下，状态监测传感器应部署在关键设备尽可能多部位，以便精准定位任何缺陷位置。
预测性维护也依赖数据分析工具解读海量健康性能数据、提取可落地洞察。如今数据分析常由机器学习驱动，能快速筛海量数字、识别模式。数据分析能告诉你，例如电机部件开始以略高频率振动意味着什么，并在有需关注问题时提醒维护团队。
最佳预测性维护工具有哪些？
每个运营不同，意味着你需根据行业与设备选择不同预测性维护工具。但有几个关键工具能为几乎任何行业带来改变。
振动监测
振动传感器收集设备发出振动频率数据。远程振动传感器可自动发送数据至云端软件分析，无需中断运营人工巡检设备。视设备而定，远程传感器也可能比派维护团队去危险或难达位置巡检安全得多。
振动监测能识别跨所有行业旋转设备的机器故障早期预警信号——从偏远油气现场到通用制造设施。传感器易安装，让极少团队成员即可监控整个设施资产。
温度监测
温度监测传感器测量一段时间内温度变化。类似振动监测，温度变化常为机器潜在问题的首发指标。例如，温度传感器可识别过热电机、过载电路板。
功率监测
功率监测传感器可实时追踪供电电平变化。最佳功率监测器还能向智能手机等设备发送自动告警，确保团队永不因意外电压浪涌或断电措手不及。
预测性维护与 CMMS 软件
CMMS（计算机化维护管理系统）软件串联传感器收集的所有数据点。CMMS 存储组织这些数据，让你能理解它们。它让团队随时获得维护活动与设备健康的全景视图。预测性维护是强有力的机器维护方法，配合正确工具，能将你的设施推向新的生产力与正常运行时间高度。
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