工业设备预测性维护有哪些优势？

陕西设备管理 2024-08-06

近年来，“预测性维护”这一概念被频频提及，工业互联网时代工业制造设备变得更加高效与智能，但却给设备本身的维护工作带来不小的挑战，而维护不善的后果轻则影响工厂生产效率，重则造成巨大的损失。

传统维护模式中的故障后维护或定期维护会影响生产效率与产品质量，大幅提高了制造商的成本。随着物联网、大数据、云计算、人工智能与传感技术的成熟应用，预测性维护技术这一“杀手级”应用应运而生。

目前，工业设备的维护可以大致分为三类：修复性维护、预防性维护和预测性维护，区别就在于修复性是事后修理，预防性更多的是凭借经验判断故障，而预测性维护可以做到在机器运行的同时，对某些重要部位进行定期或连续的状态监测和故障诊断。

预测性维护具有以下优势

对产线影响小：有别于智能制造需要对产线本身进行改造升级，预测性维护的硬件设备主要是协助建立设备与服务器的连接，不需要对产线或是生产工艺进行改变，对生产排程的整体影响小。

复制性高：在相同的设备上可以快速复制解决方案，且导入的设备越多产生的可利用数据就越多，对模型精准度的提升帮助更大。

智能工厂预测性维护模型

预测性维护过程中，数据是关键，数据如何获取和采集，传感器必不可少，最终还需要对收集上来的数据进行整理和分析，将其变成真正有价值的内容，这就必须对其进行可视化、评估和处理。

预测性维护系统硬件示意图

通过汇集设备状态、工艺过程、管理过程数据，实现设备之间的互联、系统与人员之间的互联，通过数据分析、智能模型识别和综合诊断机制，为检修提供准确的预警信息、状态判断结果和处理方案，形成状态监测、分析诊断、维护改善的良性循环，完成对设备运行生命周期全方位状态把握，并利用这些信息指导维修、支撑生产、提升效率。

预测性维护系统平台架构

预测性维护和预防性维护区别

首先，传统工厂里，主要采用事后控制的方式来解决维护问题，即在故障出现后匆忙地赶去解决，但是，故障已经发生，损失已无法挽回。因此，很多工厂都普遍开始使用预防性维护的方式，即在规划的时间里对设备进行统一的更换或升级，这样就避免了大多数故障发生的风险，但也造成了设备的使用价值被废弃，也不能避免突发故障。每个机械设备都是一笔重要的资产，不但要保证生产线的正常运转，还要保证产品质量的可靠以及避免故障引发的停机。

所以，相比事后维护与预防性维护，预测性维护是具有更为广阔的发展前景的。同时，在如今这个智能时代的背景下，基于传感器技术、数据采集、大数据分析、云服务技术，使得基于状态监测的预测性维护变得更加便利，也成本更低，因此，这是一个具有广阔应用前景的技术发展方向。

预防性维修又称定时维修，是以时间为依据的维修，它根据生产计划和经验，按规定的时间间隔进行停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及生产损失。这种维修方法也就是目前所普遍采用的计划维修或定期维修，如大、中、小修等。

预防性维护是通过运用各种手段进行数据和信号的采集（可以是间断地采集，也可以是连续地采集）、分析和判断设备的劣化趋势、故障部位、原因并预测变化发展、提出防范措施，防止和控制可能的故障出现。

预测性维修是以状态为依据的维修，在机器运行时，对它的主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定设备所处的状态，预测设备状态未来的发展趋势，依据设备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。

预测性维护是利用电流采集器、振动分析仪、超声波仪等检测设备，如云维保Mbox设备听诊，通过检测设备的电流、温度和振动等运行参数，并将测得的参数与设备标准运行状态参数进行比较，从而判断是否需要进行维护，以及如何有针对性的安排维护工作。

预防性维护是以时间+经验的叠加，预测性维护是以状态为依据,运用人工智能+大数据的技术整合。

文章内容来源陕西设备管理等公开信息，流程工业整理编辑，责任编辑：胡静，审核人：李峥

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