“予知保全とは、プラント内の重要な機器の状態と性能を分析して、これらのコンポーネントの故障の数を減らすことです。. 現時点で, これは、さまざまなソフトウェア ツールや分析の種類を使用して実行できます。. 以下の記事で, この種のメンテナンスについてもう少し詳しく説明します.“
過去に, 経験豊富な生産工場のオペレーターは経験から故障の発生を予測していた可能性がある, 動作音やその他の機器の動作. 現時点で, これは、さまざまなソフトウェア ツールと分析の種類を使用して行われます。.
予知保全を理解することは重要であり、プラントのソリューションとして予知保全を選択すると、稼働時間の増加による節約につながります。, 問題の迅速な診断, 機械の寿命を延ばし、故障時間を推定する.
プラントのソリューションとして予知保全の概念を採用するには, プロセスを段階的に理解する必要があります:
- データ収集: 収集されるデータは通常、時系列プロセスに関するものです. これらは通常分析される変数です, 現在, 温度, プレッシャー, 流れ, 振動, 等.
- データの前処理: これには外れ値の削除も含まれます, 無意味なデータのフィルタリングと時間関連パラメータの修正の可能性.
- 条件付きインジケーターの識別: コンポーネントの正常な動作とさまざまな種類の障害を区別する必要があります。. 例としては、健全なエンジン動作パラメータが挙げられます。, シール漏れ, 磨耗したベアリング, ブロックされた入力または障害の組み合わせ. 故障特性を特定する方法には、時間ベースの分析と周波数分析が含まれます.
- モデルをトレーニングする: 完全な動作と障害モードが特定された後, モデルはトレーニングされています. これは、障害インジケーターの精度を理解するために重要です.
- ソリューションの実装と統合: 取得したデータに基づいて、障害の発生を軽減するために必要な措置を実際的かつ積極的に適用することが含まれます。. これは時間厳守または計画的に行うことができます.
- モデルの再トレーニング: 再トレーニングはリアルタイムのプロセスデータに基づいています, 時間の経過とともに新しい機能や不具合が発生した場合. 新たな障害が発生すると、, アナリストは問題を特定し、プロセスを継続的に改善することを目的として解決策を模索する必要があります。.
これらの手順は、予知保全の価値を実証します, 稼働時間の増加を含む, 障害の種類を特定することで問題をより迅速に診断する, 機械寿命の延長と故障までの時間の推定精度の向上. ともかく, 予知保全への投資により、さまざまな種類の機械を備えたさまざまな種類の産業施設を補うことができることは明らかです。.
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