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预测性维修vs预防性保养,区别到底在哪?

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星期一

2019年08月 17:39

随着人工智能在工业应用的兴起,越来越多的公司开始采用基于人工智能的工业互联网平台、系统等来管理设备,希望能够同时降低故障发生概率及设备运行成本。这种方法就被称为预测性维修。展湾自主研发的焊接轨迹监测、主轴振动监测等算法包,就属于这一行列。

 

预测性维修是如何降低工厂成本的?

成本控制是制造业长远发展的关键,一直以来,制造商在寻求降低成本,提高投资回报率的动作并没有停止过。随着物联网、大数据等技术的不断突破,生产成本控制有了一个更好的解决方案,那就是设备监控和预测性维修,它可以帮助工厂减少非计划停机时间,从而获得更高的投资回报率,取得良好的经济收益。

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展湾边缘计算网关1400


对于工厂主管或者管理者,可以使用一些科技公司提供的数据采集设备,如展湾边缘计算网关,来采集、监测、分析生产数据,这保持了生产系统的稳定性,管理和技术人员都能从这些数据中获得好处,如提升机器效率、把控工件质量等,以此获得更多成本效益或者更轻松地维管理这些设备。

什么是预测性维修?

机器监测也称为状态监测或预测性维修,是指通过数据采集器监测车间现场的设备以收集诊断数据的实践。数据采集器被用来监测多种类型的设备,包括焊接机器人、数控机床等等,这些资产都非常注重投资回报率。

随着工业互联网技术的普及应用,重型工业正在转向基于工业互联网平台的数据采集,通过数据分析来解决一些重大的问题,其中主要的问题是造成流程延迟和停止的流程停机。据业内预测,状况监测是一个稳步增长的业务实践,市场总额将近110亿美元。


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展湾智慧通算法包界面


除了状态监测之外,这些应用还包括许多不同类型的需求,如运行时间/正常运行时间测量、预防性保养、性能跟踪、能源监测/保存、故障隔离、质量控制等等。

状态监测怎样防止非计划停机?

对于工厂经理或技术人员来说,需要不断优化机器效率以获得更高的产出。而对提供商来说,需要为客户提供合理的方案进行设备监控。状态监测的应用范围包括有重型机械、油和气、能源、汽车和运输等。

机器监控可以是定期的或持续地进行,根据计划的时间表进行定期测量,或者采取不定期的测量。定期监测是按照既定的时间表进行,例如监督员每天在特定的时间进行,或者通过数据采集系统自动进行。在这一基础上,展湾科技自主研发的AI场景算法为监测加入更多的人工智能分析元素,除了实时监测之外,还可以达到事前预警的功能,包括焊接轨迹、主轴状态、刀具寿命等,落地实现真正意义上的“预测性维修”。

预防性保养VS预测性维修,你真的懂了吗?

预测性维修是通过对设备状况实施周期性或持续监测,基于机器学习算法和模型来分析评估设备健康状况的一种方法,以便预测下一次故障发生的时间以及应当进行维护的具体时间。预测性维修是以设备/装备的状态作为依据的维护,状态监测和故障诊断是基础,状态预测是重点,维修决策得出终的维修活动要求。

与预测性维修相对应的传统方法是预防性保养。预防性保养是根据规定的维修间隔或者设备的工作时间,按照已经安排好的时间来进行计划内的维修工作,而不考虑系统设备当前的运行和健康状态。


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表:预防性保养与预测性维修的对比

任何设备在故障发生之前都会出现一些异常现象或症状,如振动偏大,有异常噪音等。为此,我们把从出现这些异常现象开始,到故障即将发生前的这一段时间定义为预测期,即P-F周期。预测性维修的目标是预测出更为准确的故障的预计发生时间,以便于维护人员准确及时地做出应对。

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