eWorkOrders CMMS 预测性维护会分析传感器、仪表读数和历史记录中的趋势，在故障发生前标记问题。自动警报和数据驱动的触发器可帮助团队确定维修优先级，减少计划外停机时间并延长资产寿命。
这个 eWorkOrders 预测性维护计划为企业提供工具，使其能够预测设备何时需要维护或更换。该计划利用基于传感器的状态监测技术，分析设备性能，并在潜在问题导致故障之前将其检测出来。 eWorkOrders CMMS 当资产超出预设参数范围时，系统会自动创建工单，并向技术人员发送实时警报。通过与 AssetWatch、Augury、DiagRAMS、Sensoteq、MachineMetrics、ReliaSol 和 AccuPredict 等解决方案集成， eWorkOrders 帮助团队采取积极主动的行动——减少停机时间并延长资产寿命。
什么是预测性维护
预测性维护 (PdM) 是一种主动维护策略，用于跟踪和监控设备在正常运行期间的性能和状况。这些监控工具可以检测各种性能下降迹象、异常情况和设备性能问题。基于这些测量结果，可以在故障发生前进行维护工作。组织必须优先考虑 弹性维护策略 在发生中断时保持敏捷。
真实结果 – 来自真实用户
亚伦
eWorkOrders：最佳 CMMS，轻松处理工作订单，准确记录库存
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eWorkOrders：最佳 CMMS，轻松处理工作订单，准确记录库存
创建和监控工作订单非常直观且有价值。能够验证完成了哪些工作以及使用了哪些零件是无价的。库存和采购订单非常直观且必不可少。能够跟踪现有库存及其流动情况非常有价值。
我们选择了 eWorkOrders 因为它拥有卓越的采购记录和库存追踪能力。此外，工单信息比市面上任何产品都更加详细易用。技术支持也非常棒！他们总是能及时专业地回复我们提出的任何问题或建议。
该系统的实施使我们能够记录工厂设备上的工作，用于维护和安全记录。现在，我们可以追溯所有使用过的部件以及资产的运行时间。我们还拥有公司资产的详细记录。
库存部分使我们能够订购和跟踪库存以及准确计算我们使用的成本并检查供应商定价。
亚伦
林先生
eWorkOrders CMMS 助力 5 家工厂提升维护效率并减少停机时间
代表 OP 副总裁、我本人、经理以及 5 个不同工厂的维护团队，感谢你们将我们的 PM 计划从在某些情况下几乎不存在变为全面......
预测性维护与预防性维护
预测性维护可在正常生产操作期间监控设备的性能和状况。预测性维护可预估故障的准确时间，并在必要时安排维修。这是一种经济高效的方法，对生产的影响最小。
预防性维护 任务是根据重复时间表或给定的使用量或周期完成的。制定计划和计划的维护程序以延长资产寿命并减少停机时间。维护是根据制造商的建议或历史记录在预定的假设下进行的。
预测性维护目标
预测性维护的主要目标是在设备故障发生之前就预测到它们，从而使维护团队能够在最佳时机采取纠正措施。通过利用来自传感器、检测和系统趋势的数据，企业可以仅在需要时安排维护，从而减少计划外停机时间，防止代价高昂的故障，并延长关键资产的使用寿命。
目标并非增加维护频率，而是更智能地进行维护——基于实际情况而非固定计划。预测性维护有助于将维护活动与设备的实际健康状况相匹配，从而优化性能、安全性和成本效益。
预测性维护的工作原理
预测性维护 (PdM) 取决于 状态监测它在正常运行期间持续收集和分析设备数据，以确保最佳性能和可靠性。
PdM 可以通过三个主要元素来跟踪资产状况并向技术人员发出预计的设备故障警报：
- 实时追踪： 每台设备都通过安装的传感器进行监控，这些传感器会捕获有关设备健康状况、劣化情况和性能的数据。
- 物联网 (IoT) 连接： 物联网技术收集和共享数据，使资产能够通信、协同工作、分析状况并自动提出纠正措施建议。
- 预测数据分析： 利用预测算法分析收集到的数据，以识别趋势并确定资产何时可能需要维修、保养或更换。
传感器通过以下方式传输这些数据： 无线协议 （例如 Wi-Fi、LoRaWAN 或蓝牙）连接到云端或边缘分析平台。在那里， 人工智能和机器学习算法 处理数据，提前数天或数周预测潜在故障。
常见用例包括 制造业 （装配线的振动和温度监测）以及 能源行业 （涡轮机的压力和油况分析）。与以下系统的集成 计算机化维护管理系统（CMMS） 喜欢 eWorkOrders 自动发出警报和工单，确保快速主动的维护响应。
在实施过程中，大多数组织都从以下方面入手： 振动 和 温度传感器，因为这些大致涵盖了 80%的旋转设备故障随着时间的推移，需要进行额外的监测，例如： 压力, 油质和 能源消耗 可以添加此功能以获得更深入的见解和优化。
预测性维护传感器监测哪些内容
预测性维护（PdM）传感器是 支持物联网的设备 这些传感器从工业设备和资产中收集实时数据，以检测故障的早期迹象、优化维护计划并最大限度地减少停机时间。它们利用诸如以下技术监测各种物理和运行参数： 振动分析, 热成像和 数据分析 识别趋势或异常情况。收集到的数据随后被输入到诸如……之类的系统中。 eWorkOrders CMMS其中，人工智能和机器学习算法生成预测性见解并自动执行维护操作。
PdM传感器监测的常见参数包括：
- 振动： 检测旋转机械（例如电机、泵、风扇）中的不平衡、不对中或轴承磨损。通常使用加速度计在生产线上进行早期故障检测。
- 温度： 跟踪部件（例如轴承、电机）的温度水平，以识别由摩擦或电气问题引起的过热。红外或热电偶传感器有助于防止热故障。
- 压力： 监测系统（例如管道、压缩机）中的流体或气体压力，以检测泄漏、堵塞或泵故障——这对液压和气动设备至关重要。
- 油品及润滑油质量： 分析发动机和齿轮系统中的油液劣化、污染和颗粒物含量，以预测润滑需求并减少磨损。
- 声音/超声波： 它能捕捉高频声信号，在出现可见损坏之前识别泄漏、空化或电弧现象。常用于阀门、轴承和配电盘。
- 湿度和环境条件： 测量湿度水平，以防止暖通空调系统或储罐等设备发生腐蚀或发霉。
- 能源消耗/功率： 跟踪用电量或电流，以检测效率低下、过载或电机故障。电机电路分析可以标记出意外的功率尖峰。
- 速度与旋转： 监测涡轮机和泵的转速或旋转速度，以识别因磨损或堵塞造成的减速。
- 声发射： 检测结构（例如桥梁、管道）中材料应力或裂缝产生的细微噪声模式。
- 应变与载荷： 测量梁或框架上的机械应力，以预测承重资产的疲劳。
- 流量： 跟踪管道中的流体或气体流动，以检测流程工业中的限制或泄漏。
- 位置与移动： 利用编码器和位移传感器来监测输送系统和机器人的对准、定位或运动。
预测性维护/状态监测技术
有许多状态监测设备和技术可用于有效预测故障，以及为维护团队提供预警。 其中包括：
红外热成像/温度测量
红外热成像技术用于检测机器和设备的热量变化。通过捕捉热图像，红外摄像机有助于识别过热组件，使技术人员能够在潜在故障升级之前解决它们。
超声波监测/声学分析
该方法使用高频声波来评估轴承、旋转部件和其他机械的状况。它有助于检测可能导致设备故障的泄漏、齿轮故障和润滑问题。
振动分析/动态监测
振动分析对于高速旋转设备至关重要，因为它可以测量振动模式以评估机器的健康状况。通过分析这些信号，技术人员可以在不平衡、错位或磨损部件导致重大故障之前检测到它们。
油分析/摩擦学
通过检查油样，技术人员可以确定是否存在污染物、金属颗粒或磨损迹象。这有助于确保适当的润滑并延长机械部件的使用寿命。
激光干涉仪
一种精密测量技术，利用激光产生的波长来检测波位移的最小变化。此方法对于确保结构完整性和组件对准非常有用。
电机电路分析
该过程涉及对电动机进行计算机测试，以评估其整体状况。它有助于识别故障、绝缘破坏和电气故障的早期迹象，确保可靠性。
射线照相/中子成像
该技术利用辐射检查内部结构并检测机械中的隐藏缺陷。它提供了一种非破坏性的方法来评估材料完整性并防止因看不见的损坏而导致故障。
什么情况需要预测性维护？
预测性维护 (PdM) 最适用于在运营中发挥关键作用且其故障模式可通过定期状态监测检测或预测的设备。这些设备通常即使短暂停机也会对生产、安全或经济造成重大影响。
另一方面，对于非关键性、更换成本低廉或故障模式难以预测（导致状态监测不切实际或成本效益低下）的资产而言，预测性维护并非理想之选。在这种情况下，预防性维护或故障后运行维护策略可能更为有效。
哪些情况下需要进行预测性维护？
预测性维护对于执行关键运行功能且故障模式可通过状态监测进行测量或预测的设备而言最为重要。它常用于制造业、运输业、能源业、公用事业和设施管理等行业的维护经理、可靠性工程师和资产管理团队——在这些行业中，即使是短暂的停机时间也可能影响生产、安全或合规性。
通过利用实时传感器数据、分析技术和无损检测 (NDT) 技术（包括振动分析、热成像和超声波检测），企业可以及早发现磨损或不平衡的迹象，并仅在需要时安排维护。这种精准的方法可以减少计划外停机时间，延长资产使用寿命，并提高整体运营效率。
对于非关键资产或故障模式不可预测或影响较小的设备，预测性维护的实用性较低，预防性维护或故障后运行策略可能更具成本效益。
预测性维护的几个例子
预防停电
停电会给受影响的人带来极大的不便，甚至在医院或辅助护理机构等场所也可能造成致命后果。使用预测性维护技术可以预防停电，该技术可以实现早期检测。传感器使用基于云的计算机和人工智能提供有关资产的信息。能源行业的公司可以根据这些信息了解设备最有可能出现故障的时间。
建筑管理
借助环境监测以及通风和能源管理软件，可以远程管理和控制建筑物。通过使用根据预期结果定制的传感器，业主和管理者还可以控制建筑环境的温度并监测湿度。传感器将数据提供给基于云的数据分析工具，使您能够发现异常或随时间的变化，并根据需要安排维护。这种监测可以降低建筑物的整体能源成本。楼宇管理由于制造厂往往拥有许多昂贵的资产和贵重设备，因此他们可能会投资红外成像仪来监测资产的各个方面，例如温度，以防止过热。这种预测性维护系统可帮助工厂避免过度使用重要设备，导致机器发生破坏性故障。
优点
- 资产故障减少意味着停机时间减少。
- 减少设备维护所花费的总劳动时间和成本。
- 自动洞察您的数据。
- 备件库存控制
- 提高工人和环境的安全性。
- 提高员工效率。
- 通过适当维护的设备来提高产量和投资回报率。
远程监控
远程监控使维护团队能够实时跟踪资产性能和运行状况，而无需亲临现场。通过将物联网传感器和智能设备连接到您的设备，温度、振动、压力或运行时间等数据将被自动采集并直接发送到系统。 eWorkOrders 测量管理系统。
当条件超出预设阈值时， eWorkOrders 系统会自动生成工单或警报，确保技术人员立即收到检查或维修通知。这省去了手动数据录入，提高了响应速度，并有助于防止代价高昂的停机时间。
通过将物联网监控和 CMMS 自动化相结合，企业可以持续了解资产健康状况，从而做出主动的、数据驱动的维护决策，降低风险并延长设备寿命。
报告仪表板
通过预测性维护，数据转化为洞察。物联网设备收集的传感器读数会自动存储在系统中。 eWorkOrders CMMS系统允许团队可视化趋势、生成报告并导出数据进行分析。图表和仪表盘展示了资产性能随时间的变化，帮助维护经理识别异常模式、跟踪平均故障间隔时间（MTBF）并预测维护需求。
报告可按日期范围、资产、位置或工单类型进行筛选，使组织能够全面了解预测性维护活动和资产历史记录。这些详细的报告不仅简化了审计和合规流程，还为更明智、更注重可靠性的决策提供了数据基础。
额外费用
实施预测性维护 (PdM) 计划通常需要前期对监控技术和培训进行投资。根据您的运营情况，这可能包括购买或集成振动传感器、红外热像仪、油液分析套件或超声波监控工具等硬件，以收集准确的设备数据。
除了硬件之外，企业通常还会投资于员工培训，以确保维护团队能够正确操作监控设备、解读分析结果，并将这些见解应用于维护计划。虽然这些成本会因规模和行业而异，但长期收益——减少计划外停机时间、延长资产寿命和提高可靠性——通常会超过初始投入。
预测性维护和 CMMS
随着企业从被动维护转向主动维护再转向预测性维护，计算机化维护管理软件 (CMMS) 在帮助促进预测性维护方面发挥着关键作用。
要成功实现 PdM，需要在技术与人机交互之间取得适当的平衡。CMMS 使这一过程变得更容易，原因如下：
- CMMS 是驱动 PdM 功能的引擎。多年来收集并存储在 CMMS 中的有关资产绩效的所有信息都是 PdM 实施前的起点和初始数据集。
- CMMS 与 PdM 技术集成，可生成警报和工作订单。通过状态监测传感器集成，某些 CMMS 可以在传感器检测到资产在预定义参数之外运行时自动创建警报或生成工作订单。这些警报会提示维护团队在机器发生故障并导致意外停机之前采取预防措施。
- CMMS 是一个集中式系统，它将所有信息收集并存储到一个可随时随地访问的集中式平台。
预测性维护和投资回报率 (ROI)
实施预测性维护计划需要大量资金、资源和培训投入。考虑到这些因素，预测性维护的初始投资回报率 (ROI) 远远超过这些成本。
原因如下：
- 被动维护成本、资源时间、生产力损失、库存积压、生产延迟、设备停机等都会影响您的底线。
- 获取更准确的数据可以延长设备寿命并提高维护操作的效率。
eWorkOrders CMMS 预测性维护
预测性维护 (PdM) 让您能够预测故障并监控最重要资产的性能。虽然投资 PdM 技术的成本似乎很高，但随着时间的推移，该解决方案可以显著节省投资回报率并提高机器性能。
将状态监测数据链接到您的 CMMS 可以更快地派遣技术人员，从而更容易更快地完成维修。 eWorkOrders CMMS 预测性维护，您可以定义设备操作边界、导入读数、绘制结果图表，并在读数超出设定边界时自动触发电子邮件以生成工作订单。将所有数据存储在 CMMS 中有助于提高资产可靠性、降低成本并提高维护操作的效率。
如果您有兴趣了解预测性维护或任何其他 CMMS 功能，请随时联系我们的客户经理，他们将回答您的问题并为您提供免费演示
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