在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,預(yù)測性維護(hù)(PdM)被認(rèn)為是一項(xiàng)具有巨大潛力的關(guān)鍵應(yīng)用。該技術(shù)在上世紀(jì)90年代首次嘗試應(yīng)用于飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)領(lǐng)域,并從那時(shí)起備受期待。
近年來,隨著工業(yè)人工智能技術(shù)和邊緣計(jì)算技術(shù)的迅猛發(fā)展,預(yù)測性維護(hù)不再局限于高 端裝備,而是開始廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。根據(jù)IoT Analytics發(fā)布的報(bào)告,預(yù)測性維護(hù)市場在2022年之前預(yù)計(jì)將保持高速增長,具有令人矚目的年均增長率(CAGR)達(dá)到39%,成為實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0落地的有效途徑。
在企業(yè)進(jìn)行工業(yè)設(shè)備維護(hù)時(shí),可采用三種主要維護(hù)方式,以確保設(shè)備高 效運(yùn)行和降低潛在故障風(fēng)險(xiǎn):
● 修復(fù)性維護(hù):故障后的維修,相當(dāng)于“亡羊補(bǔ)牢”;
● 預(yù)防性維護(hù):基于經(jīng)驗(yàn)的計(jì)劃維修,定期維護(hù)降低設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn);
● 預(yù)測性維護(hù):利用傳感器監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行情況,自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警或修理指令,實(shí)現(xiàn)對潛在故障的及時(shí)響應(yīng)和處理。
通過結(jié)合修復(fù)性、預(yù)防性和預(yù)測性維護(hù)方式,企業(yè)可以提升設(shè)備可靠性,降低維護(hù)成本,并有效避免生產(chǎn)中的不必要中斷。
通過對工廠故障數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析,我們發(fā)現(xiàn)故障主要涵蓋機(jī)械、控制、程序和通訊等多個(gè)類別。具體而言,機(jī)械類故障占據(jù)大比例,這主要源于設(shè)備在運(yùn)動(dòng)過程中受到各個(gè)部件不同作用力的影響。隨著時(shí)間的推移,這些作用力導(dǎo)致了多種機(jī)械問題,例如軸承磨損、松動(dòng)和共振振動(dòng)。為了提高工廠運(yùn)行效率,我們需要有針對性地解決這些機(jī)械類故障,并采取措施以降低其發(fā)生頻率。
智能狀態(tài)監(jiān)控傳感系統(tǒng)在預(yù)測分析中扮演著至關(guān)重要的角色。其職責(zé)不僅僅 限于搜集、記錄和預(yù)處理數(shù)據(jù),還包括安全傳輸這些數(shù)據(jù),為隨后的可視化工具和其他處理算法提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
以溫度、金屬顆粒監(jiān)控和水分析為例,智能傳感系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備問題的早期信號,識別未來可靠性隱患,并探測潛在的機(jī)械故障。通過綜合應(yīng)用這些先進(jìn)技術(shù),企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)對設(shè)備狀態(tài)的全 面監(jiān)測和精 準(zhǔn)預(yù)測,大程度地提高生產(chǎn)效率,降低維護(hù)成本,使預(yù)測性維護(hù)成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的“殺手級”應(yīng)用。
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