A05B-2518-C370對于那些存在老舊、甚至是過時設備的生產設施來講，維護程序經(jīng)常會導致不必要的費用，比如運行停機、能源浪費和人力成本等。按照傳統(tǒng)的維護程序，定期進行日常維護，這就意味著操作人員很有可能在對一些并不需要維護的設備進行保養(yǎng)，這就意味著時間和資源的浪費;或者更換掉那些仍具有使用價值的設備。使用傳統(tǒng)的維護程序，如果一個設備沒有按規(guī)定進行日常維護，那即使有某些征兆顯示其要發(fā)生事故，也可能被忽視。
另一方面，那些已經(jīng)按照實際需要，對設備和機器進行預測性維護的生產設施，與定期維護相比，在頻率上會差異。利用網(wǎng)絡、互聯(lián)設備等基礎設施所產生的數(shù)據(jù)，來處理諸如能源利用效率、溫度、產量等事項，運行人員和工廠經(jīng)理可以判斷哪些設備運轉正常、哪些設備可能要出故障。運行人員和工廠經(jīng)理就可以據(jù)此做出決策：何時進行維護、安排設備離線，或者在當前的條件下，安排某些設備持續(xù)運行。
當某些設備不能滿負荷運行、但是其輸出仍可以保持在正常變動范圍之內時，工廠生產設施經(jīng)理就可以利用預測維護，避免“事實”上的停機。例如，一條電池生產設備生產電池的速度快的驚人，甚至超過人眼可以分辨的程度。三臺機器產量大概有10%-15%的波動，這都屬于正常生產范圍內的。但是如果利用其它被監(jiān)測的數(shù)據(jù)，如能源利用、運行時間和溫度等，操作人員就可以將機器產量提高10%，從而可以節(jié)約大量成本。
大數(shù)據(jù)是預測性維護的基礎
網(wǎng)絡、互聯(lián)設備、以及采集、監(jiān)視和分析得到的數(shù)據(jù)(通常被稱之為大數(shù)據(jù))是預測性維護流程的基礎。這些數(shù)據(jù)基礎設施以及數(shù)據(jù)驅動的智能信息，也就是我們正在熱議的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)。根據(jù)Gartner公司的定義，物聯(lián)網(wǎng)就是包含嵌入式技術以實現(xiàn)與內部狀態(tài)或外部環(huán)境之間的通訊、感知、或互動的物理對象和連接的設施，它能實現(xiàn)對整個工廠設備的監(jiān)視。工廠經(jīng)理和運行人員可以根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)所提供的數(shù)據(jù)和信息，將工廠切換到預定的預測維護模式。
預測性維護可以利用很多種類型的數(shù)據(jù)，包括設備運行時間、溫度、能源利用、產出以及更多其它數(shù)據(jù)來改善決策的制定和運行。比如，在某個消費品工廠，一個設備可以連續(xù)運行，維持穩(wěn)定的紙巾生產，但是在其出故障前，能源消耗會大幅飆升。這樣通過監(jiān)視機器產生的能源消耗數(shù)據(jù)，當檢測到能源消耗飆升時，運行人員就可及時進行干預，從而避免停機。如果采用定期維護模式，需要將機器離線，這會在產品周期內造成非計劃停機。通過利用與機器運行有關的當前數(shù)據(jù)，以及過往失效的歷史運行數(shù)據(jù)，操作人員可以降低對工廠運行的不利影響。
實施預測性維護的關鍵步驟
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