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预测性维护:让设备故障“未有形而除之”,实现高效维护

总所周知,当生产设备发生故障时,造成的代价不仅仅是机器维修费用或者更换设备费用,更严重的则是生产线停产,生产线停产意味着企业每分钟都在损失极大的代价,而定期维护可以避免计划外的停机,降低故障发生风险,在提升设备维护成本的同时却无法保证设备不会发生故障。

    那么如果机器能主动告诉你哪个部件需要更换?哪个部件可能会发生故障呢?

预测性维护是否会成为工业互联网的杀手级应用?

传感器和物联网、大数据等新型技术的发展实现了设备与人之间的无障碍沟通。预测性维护借助于传感器技术、通信技术等采集设备生产数据,通过对这些数据进行分析与处理,可以实现在事故发生前进行“故障预测“,并且能精准的定位到故障所在,并提供相应的解决方法。

举一个最常见的例子:汽车年检和保养。大家都知道,买车之后都要定期进行车检和保养,但是这样的措施也不能保证汽车能够避开所有故障。现在部分汽车已经有了传感器,能够提醒驾驶员车辆状态是否有误,以减少意外发生率和车主损失。

对于制造业而言,生产设备制造过程复杂,设备价值高,一旦出现异常,损失巨大。为了应对突发的设备故障问题,公司还需要配件库存,这些配件有的也许会不够用,有的也许很久也用不上。对此情况,预测性维护系统会有极大的改善。

预测性维护最大的价值是基于剩余使用寿命(RUL)的预测,在维护机会窗内选择成本最低的维护策略和排程计划,同时综合考虑所有设备的维护需求,制定全局最优的维护方案。简言之就是把不确定的信息确定化,并为客户节约成本、提高效率。

预测性维护是否会成为工业互联网的杀手级应用?

ROBOCARE平台的预测性维护功能通过设备数据采集、解析、边缘计算,将数据监测、故障诊断、预测维护和状态决策融合为一体,提高客户的核心竞争力。

主要功能:

数据采集:采集设备的运行状态、参数,如:温度、湿度、风力、压力等;

边缘计算:网络边缘分布式极端,数据可进行本地预处理,提高实时性和安全性。设备实时监测,故障快速排除。

工业云平台:实时运行数据上传云平台进行分析,提前预知设备的异常状态,提前发现问题,解决问题,最小化设备停机概率。

可视化分析:通过多种表格、图形数据展示设备运行数据,实现管理可视化和决策智能化。

预测性维护:将设备的运行数据实时采集并回传,云端数据中心利用大数据的分析与综合决策,实现远程管理及预测性维护,降低维护成本及故障率。

预测性维护为制造业带来的优势:

减少停机时间并提高生产率,提升产品质量和产品产量;

减少零件更换,充分利用现有设备,延长设备使用寿命;

降低安全隐患,减少设备突发故障造成的损失;

作为“工业4.0”的关键创新点之一,预测性维护能优化设备的维护时机,让设备故障“未有形而除之”在实现更加高效维护的同时降低成本,具有广阔的应用前景。

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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