预测性维护管理

eWorkOrders 预测性维护计划为组织提供了额外的工具，可以更准确地预测设备何时需要维护或更换。预测性维护是一种基于条件的维护计划，其中使用传感器设备监控资产，这些传感器设备提供有关资产运行和可能缺陷的数据。这些数据用于预测资产何时需要维护或更换。 

eWorkOrders 移动管理与监控系统 当软件解决方案检测到资产超出定义的参数时，它将自动创建工作订单。警报将发送给维护团队以评估和修复问题。通过实时识别警报并直接发送给技术人员，可以最大限度地减少大量停机时间。

什么是预测性维护

预测性维护 (PdM) 是一种主动维护策略，可在正常运行期间跟踪和监控设备的性能和状况。这些监控工具可检测各种恶化迹象、异常和设备性能问题。根据这些测量结果，可以在故障发生之前进行维护工作。 

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 根据重复时间表或给定的使用量或周期完成任务。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首先预测设备故障何时发生（基于某些因素），并能够通过定期安排和纠正性维护来防止故障。 

预测性维护的工作原理

预测性维护依赖于状态监测，它在运行过程中收集和分析机器的数据，以确保设备的最佳使用。 

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：

• 通过实时跟踪，每台设备都可以通过安装和装配的传感器进行监控，这些传感器可以捕获有关设备磨损和性能的数据。
• 物联网 (IoT) 技术收集和共享数据，使资产能够通信、协同工作、分析数据并根据系统的设置方式直接推荐采取适当的行动。 
• 使用预测算法对收集到的预测数据进行分析，以确定资产何时需要维修、保养或更换的趋势。

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：

热成像/温度测量/红外热成像 是测量机器和物体中的热模式。红外摄像机能够检测设备中的高温（热点）。

超声波监测/声学分析/空气超声波. 监控设备、轴承和旋转部件，并使用高频声波检测部件缺陷，如泄漏、齿轮故障以及润滑不足等其他情况

振动分析/动态监测 主要用于高速旋转设备。振动分析使技术人员能够监控机器部件、机械或结构内的振动信号水平和模式，并利用这些信息分析机器及其部件的健康状况。

油液分析/摩擦学 使技术人员能够检查油的状况并确定是否存在其他颗粒和污染物。

激光干涉仪 根据激光产生的高精度光波长测量波位移的变化。 

电机电路分析 是针对电动机进行的一组计算机测试，用于确定电动机的整体状况、健康状况以及潜在故障的可能来源。

射线照相术/辐射分析/中子射线照相术 使用辐射成像来查看和识别设备和部件的内部缺陷。该技术有助于定位和量化可能导致故障的材料性能缺陷和退化。

什么情况需要预测性维护？

预测性维护 (PdM) 应用包括：具有关键运营作用和 具有通过常规监控可以合理预测的故障模式。

预测性维护不适合某些应用，包括那些不执行关键任务且没有经济有效的可预测故障模式的应用。

谁使用预测性维护？

一般来说，维护经理和维护团队使用预测性维护技术和资产管理系统监控即将发生的设备故障和维修任务。

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可能造成致命影响。可以使用预测性维护技术来预防停电，该技术可以实现早期检测。使用基于云的计算机和人工智能，传感器可以为资产提供信息。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

借助环境监测和通风及能源管理软件，可以远程管理和控制建筑物。通过使用针对所需结果量身定制的传感器，业主和管理者还可以控制建筑环境的温度并监测湿度或水分。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。这种监控可以降低建筑物的总体能源成本。

建筑管理

由于制造厂往往拥有许多昂贵的资产和贵重设备，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，从而避免机器发生破坏性故障。

优势

• 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。
• 备件库存的控制。
• 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

自动读取并输入 eWorkOrders 通过将物联网传感器设备连接到您的设备即可实现。当条件超出设定的参数时，将生成工作订单并发送给技术人员进行检查或维修。

报告仪表板

传感器读数可用于显示图表或导出到特定日期范围的电子表格中。 业务报告 用于详细预测性维护工作订单和资产历史记录。

额外费用

根据您的需要，实施预测性维护计划需要额外购买一些硬件，例如用于监控资产的设备：振动、热成像、油分析或超声波。

在您的工厂实施预测性维护计划需要对员工进行有关设备使用和分析解释的额外培训。

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。