“预测性维护是对工厂中关键设备的状况和性能进行分析，以减少这些组件的故障数量. 眼下, 这可以通过各种软件工具和分析类型来完成. 在下面的文章中, 我们对此类维护进行更多解释.“
在过去, 经验丰富的生产工厂操作员可能通过经验预测了故障的发生, 操作声音或其他设备行为. 眼下, 这是通过各种软件工具和分析类型来完成的.
了解预测性维护非常重要，选择它作为工厂的解决方案可以通过增加正常运行时间来节省成本, 更快地诊断问题, 延长机器寿命并估计故障时间.
采用预测性维护的概念作为您工厂的解决方案, 你必须一步步了解这个过程:
- 数据采集: 收集的数据通常是指时间序列过程. 这些是通常分析的变量, 当前的, 温度, 压力, 流动, 振动, ETC.
- 数据预处理: 这包括删除异常值, 无意义的数据过滤和可能的时间相关参数修正.
- 条件指标的识别: 涉及区分正常组件运行和各种类型的故障. 示例包括健康的发动机运行参数, 密封泄漏, 磨损的轴承, 输入阻塞或故障组合. 识别故障特征的方法包括基于时间的分析和频率分析.
- 训练模型: 识别出完整运行和故障模式后, 模型经过训练. 这对于了解故障指标的准确性很重要.
- 解决方案实施和集成: 涉及根据获得的数据实际和积极地应用必要的措施来减少故障的发生率. 这可以准时或系统地完成.
- 模型再训练: 再培训基于实时过程数据, 如果随着时间的推移出现新功能或故障. 当新的故障发生时, 分析师必须识别问题并寻求解决方案，以不断改进流程.
这些步骤证实了预测性维护的价值, 包括更多的正常运行时间, 通过识别故障类型更快地诊断问题, 延长机器寿命并提高估计故障时间的准确性. 反正, 显然，对预测性维护的投资可以补偿具有各种类型机器的多种工业设施.
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