避免预测性维护的挑战

预测性维护（PdM）是一种使用数据分析和机器学习来预见设备问题发生之前的技术。PdM允许公司在故障发生之前采取纠正措施，从而提高运行时间并降低生产成本。毫无疑问，预测性维护可以非常有效，但公司在实施PdM项目时也面临一些常见挑战。本文将讨论预测性维护的一些最常见问题以及如何避免这些问题。

预测性维护的四大挑战

1. 数据不足

预测性维护需要大量数据。要预测设备问题，你需要有关该设备的实时数据。这些数据可以来自各种来源，包括传感器、控制系统和维护记录。然而，许多公司没有完整的设备数据集，这使得开发有效的预测性维护项目变得具有挑战性。有几种方法可以克服这个问题。选项包括：利用现有的有限数据。即使你没有完整的数据集，你也可能能够使用统计方法来进行预测。用类似设备的数据来支持你的数据。如果你对特定类型的设备的数据有限，这可能会有帮助。使用其他来源的数据来进行预测。例如，如果你试图预测某种特定类型机器的问题，你可以查看其他行业中类似系统的数据。上述解决方案可能会给你一些洞察力来预见正在发展的问题，但不要忘记，每台设备都有独特的特征和工作环境，需要单独监控以进行故障预测。

 

 

2. 实施

以允许PdM平台访问和分析数据的方式收集数据至关重要，利用人工智能的力量将原始数据转化为可操作的洞察。获取持续相关数据流的解决方案是具有机器学习算法的智能传感器或数据采集系统。

 

Artesis不需要任何复杂的布线和装配过程。

 

智能传感器连接到互联网，可以提供公司进行PdM所需的实时数据。此外，诸如振动分析等状态监测系统可以在设备问题导致故障之前检测出来。根据环境的不同，安装传感器或在没有电磁噪声的情况下收集数据可能会很困难，甚至是不可能的，比如在潜水泵或钢铁行业中。

Artesis预测性维护解决方案不需要传感器。只需要将系统安装在旋转机械的控制柜中即可。这消除了困难和昂贵的实施过程的需要。

3. 数据安全

预测性维护的另一个常见挑战是数据安全。由于预测性维护系统依赖于数据，公司必须确保这些数据是安全的。数据安全具有挑战性，因为由于数据量大且复杂，通常很难控制对数据流的访问。此外，公司需要谨慎考虑数据存储的位置。将数据存储在云端可能很方便，但也带来了安全风险。有几种方法可以克服这个挑战：

• 限制数据访问。确保只有授权人员才能访问用于预测性维护的数据。
• 加密数据。加密确保即使数据落入错误的手中也无法访问。
• 安全存储数据。将数据保存在安全的位置，如私有云或本地服务器。

4. 组建数据分析团队

为了使预测性维护（PdM）有效，需要一支才华横溢的数据分析团队。这个团队将负责开发PdM项目核心的预测。数据分析师需要深入理解数据分析和机器学习。他们还应该熟悉他们所处理的特定类型的设备。预测性维护依赖于数据分析和机器学习才能有效运作。它需要培训和专业知识来设置和维护。并非所有公司都有内部资源来开发预测性维护项目，这对实施构成了障碍。有几种方法可以克服这个挑战：

• 聘请具备必要技能的数据分析师。成功的招聘可能需要在传统招聘范围之外寻找。
• 培训现有员工。如果您有对学习数据分析和机器学习感兴趣的员工，可以培训他们在预测性维护团队工作。
• 外包预测性维护项目的开发。如果您没有内部资源来开发预测性维护项目，可以考虑将此任务外包给专门从事这些项目的公司。

 

结论

Artesis预测性维护解决方案；

• Artesis提供创新的预测性维护解决方案，以克服所有这些挑战。
• 无传感器预测性维护技术消除了访问设备的麻烦。
• 得益于基于云的监控技术，可以从任何地方访问数据。
• 在检测机械和电气故障方面都很有效。
• 数据收集简单高效。Artesis独特的专业知识使您能够轻松检测旋转设备的故障。
• 它不需要专业知识，使用和安装非常简单实用。