预测性维护 (PdM) 是一种防止设备和流程发生故障的方法。 它使用数据分析工具和技术来找出您运营中发生的普通事情和可能出现的问题。 本文讨论机器学习预测性维护软件和技术。 它还讨论了预测性维护与预防性维护。
预测性维护如何工作？
预测性维护着眼于过去和现在的运营数据，以预测和阻止可能的故障。 您的业务主要通过以下三种方式受到以下预测性维护的影响：
- 跟踪资产的好坏程度和健康程度的过程。
- 挖掘服务请求以获取数据。
- 使用 MRO 库存作为指南。
- 通过教育他们获得关键参与者的帮助和支持。
- 跟踪所有设备并仔细判断。
- 选择程序试运行的设备。
- 通过将系统分解成多个部分来汇总有关系统的信息。
预测性维护取决于很多因素，但最重要的因素之一是使用新技术和合适的软件。 尤其是物联网、人工智能和集成系统，可以让彼此不相连的资产和系统相互对话、协调工作，并根据共享数据分析的结果采取行动。 数据收集是在预测性维护传感器、工厂控制和企业系统（如 EAM 软件和 ERP 软件）的帮助下完成的。
通过查看信息并对其进行分析可以找到问题区域。 使用为此目的制造的传感器，您可以进行预测性维护，例如油液分析、振动分析、热成像和设备观察。
预测性维护软件
通过使用强大的设备监控工具和数据分析，预测性维护软件可以分析资产的性能并预测它们何时可能发生故障。 有了这些信息，企业就可以制定预防性维护计划，从而减少计划外停机时间。 预测性维护软件通过在设备可能出现问题的第一个迹象时设置维护来自动化维护过程，而不是等到它坏了才修复它。
Prognostic Upkeep 该软件会查看已在使用的机器，并准确告诉您何时需要进行维护以及需要进行多少维护。 它的目标是确保机器得到定期维护检查，而不是等到它发生故障。 这使公司不必在停工期间快速修复问题。
为维护计划制作的软件会随着时间的推移跟踪设备的健康状况和性能，以便可以计划故障并进行维修。
预测性维护软件使用安装在机器中的传感器和仪表来跟踪和记录诸如振动频率、噪音大小以及运行温度等信息。 然后，该软件使用分析进行预防性维护，以确定是否需要解决问题。 通过发现一台机器即将发生故障的最初迹象，预测性维护软件可以让公司避免被动维护。 以下是最佳预测性维护计划的列表。
#1。 西门子的 Mindsphere
Siemens MindSphere 是一个开放的在云端运行的物联网操作系统。 它通过收集和分析来自数十亿智能设备网络的大量数据来连接数字世界和物理世界。 MindSphere 还拥有强大的工业应用程序和数字服务，可以通过减少停机时间、提高产量和更好地利用资产来释放更多资源。
#2。 GE Predix
GE Predix 是一个工业物联网 (IoT) 平台，它结合了先进的资产建模、大数据处理、分析和应用程序，以构建未来制造运营的技术支柱。 借助 GE Predix，可以快速提出新想法、提高资产绩效、明智投资并以战略方式规划未来。
#3。 预感
基于规则的遗留系统无法限制生产停机时间，因为它们是被动的并且计算能力有限。 这使制造商和工厂运营商每年损失数百万美元。 Presenso 是一种基于云的软件解决方案，是首批使用 AI 进行实时预测资产管理的软件解决方案之一。 Presenso 通过提供前所未有的深度语义洞察力和运营智能来增加产出和收入。
预测性维护技术
传感器是状态监测工具和方法的常见组成部分，它们必须安装在资产上，以便收集数据并将其发送到 CMMS 程序。 该程序结合了来自实时传感器的数据、历史数据和预测算法，让维护团队全面了解预期情况。
为了进行预防性维护，传感器数据必不可少。 IoT 通过在机器中安装传感器，您可以密切关注温度、振动、压力、声音和其他事物。 如果您想充分利用维护计划，请为您的维护计划选择正确的技术和 PdM 方法。 以下是预测性维护的技术：
#1。 声学分析监测
这种方法通过聆听机器发出噪音的频率来发现技术问题并找出问题发生的原因。 即使我们听不到它们，大多数机器仍然会发出声音。 维护人员可以使用声学传感器在旋转齿轮造成损坏之前发现磨损和破损。 进行维护的团队可以使用声学技术来聆听气体、液体或真空从损坏的机器中泄漏出来的嘶嘶声或砰砰声。
#2。 电机电路分析
在电机电路分析中，电子签名分析 (ESA) 用于在电机问题发生之前对其进行预测。 电子签名分析通过查看电机的电源电压和工作电流来找出问题所在。
#3。 分析振动
振动监测是一种预防性维护，可以使用永久连接的传感器或便携式分析仪来完成。 这种预防性维护常用于高速旋转设备。 但是，通过振动分析，可以发现未对准、轴弯曲、零件不平衡、机械零件松动和电机问题等问题。
#4。 PDM油分析
油液分析是另一种非侵入性的 PdM 方法，效果很好。 油样用于寻找机械中的磨损部件。 它还会查看油样的数量和大小，以确定机器的运行情况。
机器学习预测性维护
预测性维护借助机器学习预测性维护，您现在可以使用样本数据集或您自己的数据来自动处理数据。 已添加的 ML 模型可以预测设备何时会发生故障并建议如何修复。 预测维护 我们可以使用机器学习 (ML) 模型和涡轮风扇退化模拟数据来确定机器何时可能发生故障。
使用这个Advice，可以自动发现一台设备可能出现的故障，并给出下一步的建议。 它很容易设置并附带一个示例数据集，但可以轻松更改代码以处理其他类型的数据。 使用机器学习，有两种主要方法可以进行预测性维护：
#1。 分类方法
在机器学习预测性维护中使用此方法，您可以预测接下来的 n 个步骤是否有效。 它还让我们知道是否有任何其他步骤可能会失败。
#2。 回归法
使用此方法，您可以预测系统何时会崩溃。 这个想法就像剩余使用寿命 (RUL) 背后的想法。 与分类相比，回归需要更多的数据来预测故障，但它提供了更多的信息。 如今，基于机器学习的预测性维护被用于检测系统故障并加以预防。
预测性维护与预防性维护
在预测性维护与预防性维护中，预防性维护是定期安排的，但并非总是如此。 另一方面，预测性维护仅在需要时根据资产状况进行安排。
预防性维护是在机器上计划和完成的，以减少发生故障的机会，并在发生故障时使它们不那么严重。 无论机器是否正常工作，都必须完成这些常规任务。
与预防性维护不同，预测性维护基于资产性能而不是数据或计划。 在同一项研究中，美国能源部声称它可以比被动维护节省 25-30%。
但是，预测性维护经理会考虑资产的使用方式及其当前状态，以确定何时执行维护。 以下是更具预测性的维护与预防性维护。
- 预防性维护可以随时进行，但预防性维护需要从收集信息开始。
- 在预测性维护与预防性维护中，在预防性维护期间，机器需要关闭以进行检查和例行检查，但是预测性维护可以在它们运行时进行。
- 对于预防性维护，企业需要提前购买替换零件并整理库存，但对于预防性维护，您只需购买系统实际需要的零件。
有哪些预测性维护？
预测性维护可以分为几个不同的组，例如：
#1。 分析振动
在这种类型的预防性维护中，传感器用于跟踪机器的振动并发现可能意味着存在问题的任何变化。 振动分析可用于发现设备中的磨损、错位和倾斜。
#2。 红外评估
此维护涉及监控设备温度是否存在问题。 由于温度变化通常是问题的第一个症状，因此企业可以使用热成像来监控其资产。
#3。 声音分析
这种预防性维护方法涉及监听设备或资产的噪音变化。 用于预测性维护的超声波传感器可以捕捉到工人听不到的微小声音变化。 这可能是设备需要修理的迹象。 独立和组合的预测性维护解决方案均可用于了解机器的健康状况。 公司可以使用此信息来确定其资产的状态并决定是否需要对其进行修复。
预测性维护的利弊
以下是预测性维护的优缺点：
预测分析有助于节省资金，这就是它越来越多地用于制造业的原因（Immerman，“预测性维护对制造业的影响”）。 预测性维护还有许多其他好处，但它还可以通过帮助资产管理者实现他们的目标并在利润和正常运行时间等因素之间找到更好的平衡，从而改变整个维护部门和业务，而这两个因素往往相互矛盾。
PdM 的最大问题之一是评估和制定时间表需要很长时间。 预测性维护是一项艰巨的任务，需要对如何使用设备以及如何理解分析（或数据）进行大量培训。
状态监测承包商是从事这项工作并弄清楚这对建筑物意味着什么的专家。 然而，许多公司选择向现有员工传授预测分析知识。 预测性维护需要花钱购买维护工具和系统，还需要花钱培训员工如何使用它们。 自从云计算出现以来，这个成本就慢慢下降了。
例如，什么是预测性维护？
通过预测分析，可以随时检查资产，从而提供可用于为每个资产制定分析计划的信息。 这种方法有助于延长资产的使用寿命，同时降低每年的维护成本。
预测性维护的三种类型是什么？
以下是；
- 修复性维修。
- 预防性的维护。
- 维护基于风险。
- 基于状态的维护。
- 预定维护。
什么是行业中的预测性维护？
预测性维护 (PdM) 是一种通过确定未来可能需要进行的维修来节省紧急维修和停机费用的方法。 连接到设备并查看它们发送的数据可以帮助找出它们不工作的原因。 预测分析采用状态监测技术来监测结构或设备在使用过程中的运行情况。
什么是维护中的 PM 和 CM？
纠正性维护 (CM) 是技术人员解决问题并使损坏的工具和机器恢复工作状态的工作。 另一方面，纠正性维护任务可以在现场计划或完成。 预测性维护任务侧重于防止意外故障。 您的所有资产和机器都应定期进行预防性维护 (PM)，以避免因意外设备故障导致代价高昂的计划外停机。
5 种维护策略是什么？
有五种主要的维护方法，每种方法都有其优缺点：计划（或预防）、反应、预测、基于条件和基于可靠性。
结论
通过预测性维护，可以尽可能少地进行维修，而无需支付过多的预防性维护费用。 这可以防止发生计划外的反应性维护。 最好与设备制造商和状态监测专家交谈，找出进行状态监测的最佳方法。
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参考资料
