在过去10年中经历的数字化浪潮下，各行各业不得不重新评估和解读其维护和生产流程。这种快速的变革和转型正迫使生产设施变得更加智能和具有竞争力。工业维护现在必须尽可能地数字化和智能化。预测性维护为企业提供了实现更智能、更数字化的设施的巨大机会。在我们的新文章中，让我们来看看什么是预测性维护，为什么要使用它，以及它为企业带来哪些优势。
预测性维护是一种使用数据分析工具和技术来检测运营中的异常情况以及设备和流程中潜在缺陷的技术。
Contents
什么是预测性维护？
预测性维护是一种使用数据分析工具和技术来检测运营中的异常情况以及设备和流程中潜在缺陷的技术。借助预测性维护，可以提前检测到可能的故障并防止可能出现的错误。这样，生产设施就有机会尽可能减少计划外停机时间。虽然过去在预测性维护中经常使用油液分析、振动分析和红外线等技术，但随着传感器成本的降低和物联网技术的普及，预测性维护技术也发生了变化和发展。更多信息请参阅状态监测。
预测性维护如何工作？
预测性维护利用无线连接到系统的传感器和设备。这些传感器监测温度、振动和油位等因素，提供设备性能的实时信息。
数据分析
从传感器收集的数据被发送到一个集中点，在那里机器学习算法在机器运行和磨损的背景下对其进行分析。这种分析有助于检测模式、异常和偏离正常运行条件的情况。
预测模型
预测性维护模型利用收集的数据来预测设备故障，并提出维护建议。这些模型将设备行为与预期行为进行比较，使技术人员能够在故障发生之前采取行动。早期检测有助于防止故障并减少停机时间。
制定预测性维护计划
为了实施预测性维护计划，企业应考虑以下步骤：从小处着手；在扩展之前，先在选定的资产上启动预测性维护。这种方法允许测试策略的有效性并优化流程。识别资产；确定哪些资产最适合进行维护。
某些设备可能更重要或更容易发生故障，这使它们成为该方法的合适候选对象。资源分配；确定实施维护所需的资源，如人力、材料、基础设施和技术。为参与该程序的员工提供培训也至关重要。启动资产监控；开始监控选定的资产并收集数据。这些数据作为建立维护系统的基础。创建机器学习算法；利用收集的数据创建个性化的机器学习算法，基于数据趋势预测设备故障。在试点资产上实施算法；将算法应用于试点资产。根据收集的数据生成报告和见解。这个阶段使公司能够评估其维护方案的效率。持续改进；利用试点资产的结果和反馈来改进和优化维护过程。持续改进确保策略随着时间的推移保持有效。
预测性维护为工厂提供了什么？
降低维护成本
预测性维护在为工业设施制定全面的维护管理计划时至关重要。传统的维护计划基于所有设备的常规服务并对意外故障快速响应，而预测性维护则仅在实际需要时安排特定的维护任务。因此，预测性维护的主要优势之一是降低企业的整体维护成本。预测性维护减少了设备维护所需的备件、工具和其他设备的成本。
机器故障减少
定期监测设备和工艺系统的实际状况显著减少了意外和灾难性设备故障的数量。比较实施预测性维护计划之前的意外设备故障与将状态监测纳入计划后两年期间的情况，故障率显著下降。
库存成本降低
预测需要维修的缺陷零件和工具以及相关的工艺技能的能力既减少了修理时间，也降低了成本。工业设施有足够的时间根据需要订购替换或备件，而不是为库存购买所有备件。
生产效率提高
实施基于状态的预测性维护计划后，工艺系统的可用性提高。这里的改进是基于机器可用性，不包括改进的工艺收益。然而，包括工艺参数监测在内的完整预测性维护计划对生产效率有显著贡献。
员工安全性提高
对机器和系统问题的早期预警减少了可能导致人身伤害或死亡的灾难性故障的风险。
服务寿命延长
防止灾难性故障和早期检测机器和系统问题使工业机器的平均服务寿命延长30%。预测性维护的另一个好处是它可以自动估算平均故障间隔时间（MTBF）。这个统计数据提供了一种方法来确定更换机器的最具成本效益的时间，而不是持续产生高维护成本。
验证维护活动
预测性维护可用于确定对现有机器进行的维修是否解决了已识别的问题，或在系统重新启动前是否造成额外的异常行为。此外，预测性维护计划中获得的数据可用于安排工厂停机。许多行业尝试在年度维护停机期间修复重大问题或安排预防性维护计划。预测数据可以提供必要的信息来安排停机期间的具体维修以及其他活动。
预防性维护和预测性维护有什么区别？
预防性维护涉及在预定的间隔内对资产进行检查和维护，无论是否必要。维护间隔通常基于从资产平均生命周期确定的使用或时间。预测性维护确保对资产进行持续跟踪，这有助于为每个资产制定定制的维护计划。这种方法既最大化资产的使用寿命，同时又有助于降低维护成本。
预测性维护确保对资产进行持续跟踪，这有助于为每个资产制定定制的维护计划。
预防性维护和预测性维护之间的主要区别在于，预防性维护是按计划定期进行的，而预测性维护则是根据资产状况进行的，即只在需要时才进行。因此，预测性维护可以减少人力和材料成本，而预防性维护的实施成本较低。但实施预测性维护项目需要前期投入大量资金、培训和资源。对于已经成功实施预防性维护项目的组织来说，这些成本通常是可以接受的。预防性维护面临着平衡成本和回报的挑战。有经验的维护经理需要就预防性维护任务的需求和执行程度做出明智的决定。
| 预测性维护 | 预防性维护 |
| 执行预测性维护是为了预测可能发生的故障。 | 执行预防性维护是为了防止资产出现意外故障。 |
| 定期进行。 | 定期进行。 |
| 不需要停机，即无需停止资产的主要功能，因为这种维护可以在资产执行常规功能时进行。 | 需要增加资产的停机时间来进行维护，即需要停止资产的主要功能以执行维护操作。 |
| 只有在识别到潜在故障时才进行维护。 | 即使未识别到潜在故障也会进行维护。 |
| 比预防性维护更复杂和困难。 | 过程较为简单，比预测性维护简单。 |
| 这种维护行动比预防性维护成本更低，因为可以简单地避免不必要的维护，从而降低维护成本。 | 这种维护行动比预测性维护成本更高，因为定期维护需要更多投资。 |
| 耗时较少，因为这种维护只需在必要时进行检查和维护。 | 更耗时，因为这种维护需要定期进行检查和维护。 |
Artesis如何帮助您？
得益于其全面的故障检测功能，Artesis预测性维护解决方案显著降低了您的维护成本，并为整个设施的能源效率做出贡献。错误检测准确率高于90%，确保了最精准的维护。
Artesis预测性维护解决方案显著降低了您的维护成本，并为整个设施的能源效率做出贡献
易于安装
e-MCM安装只需通过低成本的电流互感器（CT）和电压互感器（VT）（如需要）连接三相电压和电流。它通常位于电机控制柜中，只需很短的线缆，避免了在远程或危险区域安装设备的需要。
易于使用
预测性维护实现了自动数据库建立和参数监控。故障程度以可变比例显示，无需专业人员。
诊断
预测性维护在检测电气、机械和工艺故障方面非常有效。此外，它还可用于生产和能源效率测量。这一点很重要，因为研究表明，电机故障可能影响高达18%的能源效率。
早期预警
在电机状态监测技术中，阈值不受系统条件影响。因此，预测性维护可以提供早期和准确的警告。
预测性维护的未来
维护的未来是光明的，预计将会有进步和更广泛的接受。随着技术的进步，与实施相关的挑战可能会减少，使预测性维护对各种规模的企业来说更容易获得和更具成本效益。采用维护实践的公司将从运营效率、成本节省和改进的维护策略中受益。预测性维护将在各行业中发挥重要作用，确保关键设备的长寿命和最佳性能。总之，预测性维护使企业能够通过使用技术和数据分析来采用维护方法。通过在设备问题显现之前检测出来，公司可以减少停机时间，降低开支，延长机械寿命。随着技术的进步，维护的未来看起来很有希望，强调了其对于努力在不断发展的环境中保持竞争力的企业的重要性。
常见问题
什么是预测性维护？
预测性维护是一种使用数据分析来提前检测您的运营和设备中可能发生的错误的技术。通过预测性维护，目的是防止计划外停机。
预测性维护有哪些优势？
预测性维护是提高设施生产力的最重要因素之一。预测性维护的直接好处包括早期检测设备故障、分析根本原因、提高生产力、员工安全和减少资源消耗。
预测性维护和预防性维护有什么区别？
预防性维护和预测性维护之间的区别在于分析的数据。在预测性维护中，监控和分析运行设备的数据。根据这种分析制定行动计划。预防性维护基于历史数据、平均值和预期寿命统计来预测何时需要维护活动。预防性维护指的是修理或更换有缺陷、损坏或磨损的设备。
Artesis为预测性维护提供了什么创新？
Artesis独特的专利技术利用基于模型的电压和电流系统方法来检测电动机的各种故障。这种基于模型的方法基于这样一个原理：电动机所吸收的电流不仅受所施加电压的影响，还受电机和被驱动设备行为的影响。
Artesis预测性维护技术可以在危险区域使用吗？
Artesis预测性维护技术使用电机作为传感器，无需使用任何传感器。仅通过测量电流和电压，就能提前数月检测出电气和机械故障。因此，Artesis预测性维护解决方案是难以到达和危险区域的首选。
使用Artesis预测性维护技术是否需要专业知识？
不需要。与其他预测性维护技术相比，分析和解释数据并不容易。Artesis凭借其用户友好的界面，不会让您为复杂的报告而烦恼。系统的调试和开始收集数据非常容易。
