【儀表網 行業科普】希望將自動化提升到新水平的制造商，還需要能夠幫助他們最大限度地提高效率并防患于未然地解決維護問題的解決方案。
從機器人技術到控制系統、先進傳感器和工業物聯網 (IIoT)，制造商可以利用廣泛的解決方案來提高自動化程度。然而，希望將自動化程度提升到新水平的制造商，也需要能夠最大限度地提高效率并解決維護問題的解決方案。
為了最大限度地減少停機時間，工業制造商正在采用預測性維護(PdM)策略來提高可靠性并延長設備的使用壽命。通過利用日益增長的數據、傳感器和高級分析功能，預測性維護讓企業從傳統的被動維護變為在故障發生之前進行預測和預防。
01 預測性維護在制造中的作用
傳統上，設備維護遵循反應模型，并在故障發生后進行處理。這種被動的方法通常會導致停機、生產中斷和安全隱患。由于認識到這種策略的局限性，制造商采用了預防性維護，即在預定的時間間隔內對設備進行維修，而不管其實際狀況如何。雖然預防性維護提供了顯著的改進，但它仍然缺乏優化操作所需的精度和效率。
預測性維護是一種數據驅動的方法，它利用了互聯數字工廠的力量。通過傳感器和智能設備持續監控設備，預測性維護收集有關溫度、振動和性能等各種參數的實時數據。然后使用復雜的算法和機器學習模型分析這些數據，以在潛在故障發生之前對其進行預測。這種積極主動的方法允許企業及時干預，防止故障發生并確保生產過程順利進行。
02 制定三階段實施方法
雖然預測性維護的好處是不可否認的，但其實施效果可能會因組織當前的基礎設施和資源而異。即使是深入自動化進程的制造商也可能需要通過一系列較小的步驟來實施預測性維護。這種分階段的方法可以幫助各種規模的制造商踏上成功的預測性維護之旅。
1 第1階段：整合現有智能設備
預測性維護的第一步不需要大量投資。大多數現代設備都配有內置傳感器，可生成有關性能、溫度、振動和其他關鍵參數的實時數據。這些數據是預測性維護的命脈，為分析和預測提供了原材料。
利用這些資源的制造商可以獲得有關設備運行狀況的寶貴見解，并及早發現潛在問題。這種洞察為企業的進一步發展奠定了堅實的基礎。一些制造企業根據他們目前的自動化水平，可能已經在這樣做了。
2 第2階段：創建強大的網絡基礎設施
任何實施過IIoT、機器人或任何其他智能系統的制造商都已經知道強大而有彈性的網絡基礎設施的重要性。對于那些希望采用預測性維護的制造商來說，情況也是如此。
采用更全面的預測性維護方法，包括添加專用傳感器并將所有數據捆綁在一起進行深入分析。強大的網絡基礎設施對于收集數據并將其從傳感器傳輸到中心位置進行分析至關重要?；谠频陌踩鉀Q方案在數據存儲和可訪問性方面越來越受歡迎。
對于想要創建復雜預測性維護計劃的企業來說，預配置的解決方案提供了一個經濟高效的切入點。這些解決方案通常結合了針對特定設備類型或應用量身定制的傳感器、軟件和數據分析工具。它們提供可操作的見解和維護建議，使人員能夠采取預防措施并避免代價高昂的停機時間。
即使制造商尚未在其預測性維護計劃中充分探索人工智能 (AI) 和機器學習 (ML)，也應考慮投資互聯基礎設施。建立數據能力將確保他們為未來整合這些強大的技術做好準備。
需要注意的一點是：在沒有適當歷史背景的情況下分析海量數據可能會讓人不知所措。制造商在加強預測性維護時，應首先關注關鍵資產和設備，然后再隨著數據收集和分析能力的成熟而擴大計劃。
3 第3階段：為高級分析奠定基礎
隨著數據收集工作和專業知識的增長，企業可以開始利用AI和ML來分析大量歷史數據，識別微妙的模式和相關性，這些模式和相關性不僅可以預測設備故障，還可以預測性能下降和異常。借助強大的數據基礎設施和AI，制造商可以開發定制和復雜的預測性維護模型。對于那些已經將這些解決方案作為其自動化計劃一部分的企業來說，這可能是一個自然的附加功能。
03 高級預測分析的五大優勢
從基本預測性維護到高級預測分析的旅程是一個變革性的旅程。通過采用分階段的方法并使技術投資與未來需求保持一致，制造商可以解鎖：
● 增強的可靠性。通過預測和預防設備故障、確保不間斷生產和提高運營效率，預測性維護可以最大限度地減少停機時間和生產損失。
● 延長設備壽命。預測性維護有助于防止不必要的設備磨損，延長貴重設備的使用壽命。
● 提高安全性。及早發現潛在危險可最大限度地降低 設備故障導致事故或傷害的風險。
● 優化性能。預測性維護為設備性能提供有價值的實時和長期見解，支持數據驅動的決策，以優化制造流程并提高整體工廠效率。
● 降低維護成本。通過從被動維護轉變為主動維護，預測性維護減少了緊急維修的需要，從而節省了大量成本。
04 預測性維護的未來趨勢
傳感器技術、數據分析和AI的不斷進步將進一步增強預測性維護的能力。在未來幾年，制造商可以期待看到：
● 更復雜的預測模型。AI將在開發準確和上下文感知的模型方面發揮更大的作用，這些模型不僅可以預測故障，還可以預測性能下降和異常。
● 自學習和自適應系統。預測性維護系統將隨著時間的推移不斷學習和適應，根據新數據和不斷變化的運行條件完善其預測和建議。
● 與其他系統集成。預測性維護系統將與其他運營技術和企業資源規劃(ERP)系統集成，創建生產過程的整體視圖，并實現實時決策。
● 即時維護。隨著預測性維護管理技術的日益成熟，可通過移動設備進行監控并獲取最新見解，從而使維護人員能夠在問題出現之前進行實時調整。
預測性維護有助于改善工業運營。通過采用分階段實施的方法并為高級分析奠定必要的基礎，制造商可以釋放其巨大潛力。
通往預測性維護成功的旅程并非一刀切的方法。企業可以首先從確定特定需求和痛點開始。在此基礎上，他們可以選擇最符合其資源和目標的切入點。
通過實現顯著的設備可靠性、運營效率、安全性和成本效益，采用先進的數據驅動型預測性維護方法的制造企業可以提升其自動化水平，并在不斷發展的工業環境中獲得競爭優勢。
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