無論你的組織是丟棄重要的關(guān)鍵數(shù)據(jù)塊還是無法評估存儲在存儲庫中的數(shù)據(jù)的重要性，預(yù)測性維護(hù)都可以為現(xiàn)有制造策略提供所需的增強(qiáng)，以利用關(guān)鍵數(shù)據(jù)并利用其限制關(guān)鍵的挑戰(zhàn)業(yè)務(wù)流程。

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預(yù)測性維護(hù)簡介

屬于或來自制造業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的任何人都知道，在這一領(lǐng)域中大家都見證過失敗和崩潰的。作為專門處理重復(fù)執(zhí)行任務(wù)的設(shè)備和機(jī)械的領(lǐng)域，故障的范圍是不可避免的。因此，大多數(shù)制造業(yè)的目標(biāo)不是消除誤差范圍，而是將誤差幅度減小到一定程度，以幫助他們達(dá)到高效標(biāo)準(zhǔn)并在過程中交付優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品。

由于科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，企業(yè)不再需要依靠基本的技術(shù)，例如將數(shù)據(jù)導(dǎo)入電子表格和手動(dòng)分析見解來跟蹤其運(yùn)營進(jìn)度。隨著諸如物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)之類的工具的興起，企業(yè)組織現(xiàn)在能夠利用機(jī)器數(shù)據(jù)來限制停機(jī)時(shí)間的成本和影響，而不管它是計(jì)劃內(nèi)還是計(jì)劃外的。簡而言之，此危機(jī)管理協(xié)議稱為預(yù)測性維護(hù)。

制造與工業(yè)4.0

用更多的技術(shù)術(shù)語來說，預(yù)測性維護(hù)是指進(jìn)行維護(hù)以使預(yù)測的問題不再出現(xiàn)?？梢詫⑵湟暈轭A(yù)見工廠車間維護(hù)要求并立即滿足其需求的一種主動(dòng)方法，而不是堅(jiān)持傳統(tǒng)的“基于條件的維護(hù)”方法，該方法涉及按照固定的時(shí)間表進(jìn)行維護(hù)或只是為了消除一個(gè)新遇到的問題故障而進(jìn)行的維護(hù)。預(yù)測性維護(hù)需要分析來自機(jī)器的操作數(shù)據(jù)，隨后產(chǎn)生許多指示性模式和見解。然后，操作員會(huì)考慮這些模式，他們利用這些模式來預(yù)測系統(tǒng)中任何給定單元的維護(hù)計(jì)劃。

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在進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)之前，制造商必須依靠被動(dòng)維護(hù)模型才能在特定設(shè)備出現(xiàn)故障后對其進(jìn)行修復(fù)。憑借這種模式，制造行業(yè)不僅導(dǎo)致了高昂的維護(hù)成本，而且還因長時(shí)間的計(jì)劃外停機(jī)而陷入癱瘓。所有這些因素不可避免地導(dǎo)致正在生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量下降。相反，有了IoT和IIoT集成的預(yù)測性維護(hù)模型，制造行業(yè)可以消除不必要的頻繁維護(hù)，從而削減大量成本。這是一種非常直觀的方法，可以考慮從每個(gè)單元中提取的特定信息來檢測和預(yù)測潛在問題，從而在此過程中維護(hù)制造業(yè)的整體健康狀況。

為什么預(yù)測性維護(hù)很重要?

在像制造這樣的行業(yè)中，折舊是至關(guān)重要的成本，而先進(jìn)的設(shè)備價(jià)格昂貴，因此，確保合理的資產(chǎn)管理對于確保所討論的制造部門的可持續(xù)性和使用壽命至關(guān)重要。在這些設(shè)置中實(shí)施預(yù)測性維護(hù)模型可以使人們在多個(gè)方面節(jié)省大量成本。即使有諸如精益管理和6 sigma之類的協(xié)議，其唯一目的是提高單位的效率，但它們的相關(guān)性仍屬于當(dāng)前事物方案中的掃描儀。

在當(dāng)今時(shí)代，技術(shù)已經(jīng)決定了我們生活中幾乎每一個(gè)有形的方面，已經(jīng)迫切需要采用由尖端技術(shù)驅(qū)動(dòng)的效率協(xié)議。本質(zhì)上，預(yù)測性維護(hù)旨在提升由物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支持的資產(chǎn)管理方法。根據(jù)普華永道的一份報(bào)告，在維護(hù)中實(shí)施預(yù)測性制造可將成本降低12%，并將正常運(yùn)行時(shí)間延長9%。此外，它還將老化資產(chǎn)的使用壽命延長了20%，從而將安全性、環(huán)境、質(zhì)量和健康風(fēng)險(xiǎn)降低了14%。

預(yù)測性維護(hù)如何工作?

雖然預(yù)測性維護(hù)的一般結(jié)構(gòu)主要是直觀的，但它考慮了許多傳感器數(shù)據(jù)，以便始終有效地監(jiān)視機(jī)器的狀態(tài)。這些傳感器包括壓力、轉(zhuǎn)速、溫度、電流、振動(dòng)和化學(xué)性質(zhì)。

根據(jù)所考慮的設(shè)備，預(yù)測性維護(hù)模型會(huì)考慮這些傳感器生成的讀數(shù)，以預(yù)測潛在危險(xiǎn)并隨后發(fā)出維護(hù)工作指令。這些傳感器中的每一個(gè)都負(fù)責(zé)監(jiān)視設(shè)備的不同方面。因此，它們的讀數(shù)值直接表示所涉及機(jī)器的狀態(tài)。例如，振動(dòng)分析可洞悉可能發(fā)生的故障，并可將其視為即將發(fā)生的組件故障的早期跡象。同樣，溫度傳感器的高讀數(shù)可能表示某個(gè)特定組件不久即將崩潰。通常，只要讀數(shù)低于或高于指定的平均值或“正常”值，就會(huì)調(diào)用該協(xié)議。

預(yù)測性維護(hù)優(yōu)勢

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(1) 幫助限制計(jì)劃外停機(jī)

在導(dǎo)致制造單位破產(chǎn)的過程中，沒有什么比計(jì)劃外的停機(jī)時(shí)間更重要。根據(jù)《華爾街日報(bào)》的一篇文章，估計(jì)工業(yè)制造商每年因意外停機(jī)成本而造成500億美元的損失。因此，這些設(shè)備必須將計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間限制在最低限度。實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)的最佳方法之一是使用預(yù)測性維護(hù)來制定主動(dòng)維護(hù)計(jì)劃。預(yù)測性維護(hù)會(huì)考慮歷史數(shù)據(jù)，以檢測模式，幫助識別有可能短期內(nèi)遭受停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算機(jī)。

(2) 幫助優(yōu)化設(shè)備壽命

通過有效地消除計(jì)劃維護(hù)和基于狀態(tài)的維護(hù)的做法，預(yù)測性維護(hù)可以隨時(shí)監(jiān)控設(shè)備的輸出、效率和質(zhì)量，從而優(yōu)化設(shè)備壽命。根據(jù)它們的壽命和使用頻率，該模型將不同的時(shí)間表分配給該裝置的所有不同操作組件。

(3) 用例

• 聯(lián)網(wǎng)汽車：在汽車行業(yè)中，在互聯(lián)汽車中實(shí)施預(yù)測性維護(hù)可能是其中最引人注目的預(yù)測性維護(hù)案例之一。這些相連的汽車會(huì)創(chuàng)建并中繼從所有組成傳感器生成的大量性能數(shù)據(jù)。因此，進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)測性維護(hù)可以使經(jīng)銷商和制造商為他們的客戶確定維修和維護(hù)時(shí)間表，從而為他們節(jié)省了無法預(yù)見的麻煩，并提高了他們在此過程中的用戶體驗(yàn)。
• 公用事業(yè)：如今，公用事業(yè)供應(yīng)商越來越多地使用預(yù)測性維護(hù)和分析來發(fā)現(xiàn)電網(wǎng)上供需問題的預(yù)警信號，并在問題升級為潛在中斷之前對其進(jìn)行處理。
• 研究：像CERN這樣的研究巨頭利用其數(shù)百萬個(gè)傳感器生成的大量數(shù)據(jù)來確保其所有設(shè)備和機(jī)械都以最大的潛力運(yùn)行。隨后，這也為他們提供了提前識別和解決潛在故障的緩沖。