预测性维护 (PdM) i这是一种主动的设备维护策略，利用先进的数据分析技术来检测操作异常并预测潜在故障，防止其升级为严重故障。PdM 的核心目标是尽量缩短维护间隔，有效防止意外停机，并控制与常规预防性维护措施相关的可避免费用。
了解预测性维护
预测性维护依赖于传感器和 计算机化维护管理系统 (CMMS) 软件 持续监控资产状况的实时数据，主动预防潜在故障。
通过在正常运行期间直接监控设备性能和状况，预测性维护 (PdM) 为维护团队提供实时洞察，大大降低意外故障发生的可能性。这种方法能够在故障发生之前识别和预防预测的故障。
传统上，维护策略主要包括 如果检测结果是“反应/阳性”： or 预防 预测性维护方法，即在发生故障后进行维修或根据制造商指南进行安排维修。然而，随着新软件和新技术的出现，许多组织正在转向预测性维护方法。
预测性维护通过减少维护任务的频率、最大限度地减少计划外故障以及消除不必要的预防性维护工作来节省成本。
组织利用预测性维护软件和工具持续监控和测试特定资产特性，以检测发生的变化。根据资产需求，采用红外测试、振动分析和油分析等各种测试方法。
虽然没有一种万能的方法，但每种预测性维护方法都会根据具体情况提供不同的优势。关键资产通常需要更密切的监控，采用更灵敏的测试方法，如振动传感器或频繁监控。
预测性维护功能
高级数据分析： 预测性维护 (PdM) 使用尖端的数据分析方法，包括机器学习、人工智能和统计建模。这些技术可以识别设备性能中的模式和异常，从而实现主动维护干预。
状态监测： PdM 需要利用振动分析、热成像和油分析等多种技术对设备状况进行系统监控。通过持续评估机器的健康状况，可以尽早发现潜在问题，从而避免代价高昂的故障。
预测建模： PdM 采用预测建模方法来预测潜在的设备故障并预测关键部件的剩余使用寿命。这使组织能够有效地安排维护活动，优化资产性能和使用寿命。
实时监控： PdM 经常集成实时监控机制，利用传感器和其他监控设备即时跟踪设备性能。这些及时的数据可以快速响应新出现的问题，最大限度地减少停机时间并提高运营效率。
何时实施预测性维护：关键考虑因素和好处
预测性维护适用于主动管理资产至关重要的各种场景和环境。以下是预测性维护特别有益的一些情况：
关键设备：预测性维护非常适合关键设备和资产，这些设备和资产的故障可能导致严重停机、生产损失、安全隐患或昂贵的维修。通过持续监控这些资产，组织可以尽早发现潜在问题并采取预防措施以避免故障。
高价值资产：拥有高价值资产的行业（例如制造厂、发电厂和运输车队）可以从预测性维护中受益匪浅。预测性维护有助于最大限度地延长这些资产的使用寿命，优化其性能并降低意外故障的风险。
复杂系统：预测性维护非常适合具有多个组件和互连部件的复杂系统。通过监控各种参数并分析来自不同传感器的数据，组织可以深入了解这些系统的整体健康状况和性能，从而及时进行维护和优化。
远程位置：在偏远或难以到达的地方，现场维护可能具有挑战性或成本高昂，预测性维护可能非常有利。远程监控技术使组织能够实时跟踪资产状况、远程诊断问题并高效规划维护活动。
受监管行业：医疗保健、航空和制药等在严格监管下运营的行业通常依赖预测性维护来确保符合安全和质量标准。预测性维护有助于主动解决潜在风险并保持符合监管要求。
成本优化：希望优化维护成本并最大限度延长资产正常运行时间的组织可以利用预测性维护策略。通过根据资产状况和性能数据确定维护活动的优先级，组织可以最大限度地减少不必要的维护任务并降低总体维护成本。
数据驱动的决策：预测性维护适用于优先考虑数据驱动决策过程的组织。通过分析历史数据、监控实时传感器数据并利用预测分析，组织可以就维护计划、资源分配和资产管理策略做出明智的决策。
总体而言，预测性维护适用于任何重视主动资产管理、运营效率和成本优化的组织或行业。通过利用先进技术和数据驱动的方法，组织可以转变其维护实践，并在资产可靠性、性能和寿命方面获得显著的收益。
预测性维护的优势
早期故障检测，减少设备故障: PdM 可以在问题导致中断或停机之前检测并解决问题，从而降低设备故障的可能性。
减少 平均修复时间（MTTR）: PdM 通过及早发现问题并提醒设施维护团队来减少修复设备所需的时间，从而实现有效的补救和资源分配。
增加资产正常运行时间并提高劳动力和资源效率：PdM 优化运营和 资产效率 通过最大限度地延长正常运行时间并简化维护流程，实现更好的资源分配并减少停机时间。
更长的资产寿命: PdM 通过及早发现问题并保留完整的工作订单历史记录来延长资产寿命，帮助设施管理人员就资产更换或翻新做出明智的决策。
更高效、更有效的维修: PdM 识别 根本原因 问题，通过提供订购零件和安排维修所需的所有信息，实现高效维护并减少停机时间。
改善工作场所安全: PdM 通过在事故发生前识别潜在危险来提高工作场所的安全性，即使维护团队不在现场也能减轻安全问题和事故。
成本节约：: PdM 可以减少反应性维修的需要、最大限度地减少设备停机时间、自动化维护过程并延长设备使用寿命，从而节省成本。
增加设备正常运行时间: PdM 可以预测潜在问题并允许在最适合操作时进行维护，从而避免不必要的停机并提高整体设备性能。
改进维护计划: PdM 使用数据分析来监控设备和流程、检测异常并识别模式，从而改进维护计划并优化设备性能。
延长设备使用寿命: PdM 可提前发现潜在问题并进行维护，以保持设备处于最佳状态，延长其使用寿命并降低发生灾难性故障的可能性。
预测性维护的缺点
高初始投资：预测性维护需要专门的设备，而这些设备可能价格昂贵，而且公司需要组建一支能够操作设备并解释结果的专业团队，这需要在培训和寻找合格人员方面进行大量投资。
并不适合所有公司: 预测性维护可能不适用于所有公司，尤其是那些缺乏维护设备最佳状态承诺的公司。要成功实施预测性维护，公司需要确保所有部门（包括高层管理人员）的合作，但这并不总是可行的。
外部供应商依赖性：在某些情况下，由于实施和维护必要设备和人员的成本高昂，公司可能会选择将预测性维护的某些方面外包给外部供应商。这可能会导致对外部供应商的依赖，这可能会花费高昂的成本，并且可能并不总是与公司的目标一致。
复杂：预测性维护需要大量数据和分析，对于不熟悉该技术的人来说，这可能很复杂且难以理解。这可能会使维护团队难以使用数据并有效地采取行动。
资料准确度：预测性维护依赖于准确的数据，但现场数据很容易损坏或不完整。传感器经常断开连接、电池耗尽、历史数据库已满并停止记录，或者数据已收集但从未注释，因此无法识别与数据时间戳相关的事件。
专业知识有限：预测性维护需要数据科学、分析和机器学习领域的专业知识和知识。如果公司缺乏内部专业知识，那么聘请必要的专家可能会花费不菲。
实施时间长：实施预测性维护解决方案所需的时间可能因多种因素而异，例如设备的复杂性、需要收集和分析的数据量以及资源和专业知识的可用性。一般而言，实施预测性维护解决方案可能需要几个月到几年的时间，特别是如果您不使用“现成的”解决方案。
预防与. 预测性维护: D 是什么有区别吗？
预防性的维护 和 预测性维护 代表设备维护中采用的两种不同策略。预防性维护遵循预先定义的时间表，通常基于资产的预期寿命，包括车辆的常规换油等任务。相比之下，预测性维护依赖于有关资产运行状态的实时数据来确定何时以及如何采取维护措施。
许多维护计划混合了这些方法，对某些资产采用预防性维护，同时允许其他资产运行直至发生故障。虽然预测性维护可以节省大量时间和成本，但其实施复杂性较高。
在设备正常运行期间，远程传感器等状态监测设备会持续或定期收集数据。与预测性维护软件结合使用时，这些设备会及时将资产状况的任何变化通知维护团队，从而及时采取预防措施以防止潜在故障。
分析资产状况数据趋势可帮助维护团队识别模式并做出明智的决策。最终，预测性维护的主要目标是提高资产可用性，同时最大限度地降低维修成本和停机时间，确保设备高效运行。
创建预测性维护计划
以下是创建预测性维护计划的一些建议，该计划涉及多种策略和实际步骤，以确保该计划不仅有效，而且您的团队可以接受和管理。这些是创建预测性维护计划时要考虑的建议步骤，但请务必记住，每个组织可能都有独特的需求和情况。
了解您当前的做法： 首先仔细研究一下您的团队目前如何处理维护。哪些方面做得好？哪些方面可以做得更好？了解您的出发点是制定成功的预测性维护计划的关键。
设定明确的目标： 与您的团队坐下来，确定您希望通过预测性维护实现的目标。无论是减少意外停机时间、削减成本还是提高安全性，明确的目标都会指导您的努力。
明智地选择你的设备： 确定哪些设备最关键，哪些设备可从预测性维护中获益。您团队的经验和见解将在这里发挥巨大作用。
拥抱新技术： 选择适合您的设备和目标的预测性维护技术。不要害怕尝试新事物，但要确保您所选择的任何技术都符合您团队的能力。
从小开始： 逐步实施状态监测，每次重点关注一到两台设备。这样，您的团队就可以在扩大规模之前熟悉新工具和流程。
一起分析数据： 收集监控设备的数据并作为一个团队进行分析。寻找可以帮助您预测何时需要维护的模式和见解。
相信你的直觉： 您团队的经验与您收集的数据同样重要。不要忽视对设备问题的直觉或预感——它们通常可以带来有价值的见解。
积极采取行动： 使用预测模型和分析来制定主动维护计划。这可能意味着调整时间表或采取先发制人的措施来防止问题发生。
庆祝成功： 当您的预测性维护计划获得回报时（无论是通过防止停机还是节省资金），请作为一个团队庆祝。认可使之成为可能的辛勤工作和协作。
保持学习： 预测性维护是一个持续学习和改进的过程。鼓励您的团队保持好奇心，尝试新事物，并相互分享他们学到的知识。
互相支持： 在应对实施预测性维护的挑战时，请记住相互支持。无论是帮助解决棘手的问题还是仅仅给予鼓励，团队合作都是关键。
记录并反思： 跟踪哪些方面做得好，哪些方面可以改进。定期重新审视团队的目标和流程，不要害怕在此过程中做出调整。
预测性维护的示例
预测性维护代表了各个领域的范式转变，包括 制造业, 交通运输或是, 发电及 以外.通过利用先进的数据分析技术尽早发现运行异常和潜在的设备问题，预测性维护在最大限度地减少停机时间和优化运营效率方面发挥着关键作用。
制造： 预测性维护是确保无缝运营的重要组成部分。它可以防止材料浪费和计划外停机，从而提高生产力。此外，在消费品生产领域，预测性维护可确保遵守质量标准，降低产品召回风险，并促进及时交货，从而提高客户满意度。
运输： 将预测性维护视为变革力量。想象一下欧洲的高速铁路网络采用传感器技术来监控各个方面，包括列车状况、天气模式和轨道完整性。这种数据驱动的方法不仅可以提高列车效率，还可以推动降低成本的举措。
发电和电网： 预测性维护已成为增强基础设施弹性的重要工具。各公司正在采用远程终端设备从电网收集实时数据，从而实现主动干预以防止停电并提高电网可靠性。
设施维护： 将预测性维护整合到设施管理中正在彻底改变建筑维护实践。随着建筑物内物联网设备和传感器的普及，预测性维护可以利用生成的大量数据来最大限度地减少设备故障并延长资产使用寿命。
石油和天然气工业: 预测性维护对于海上作业和远程钻井来说极其重要，因为预测性维护至关重要。鉴于物流挑战和设备状况的有限可见性，制定了预防性维护计划，以确保及时进行检查、清洁和维护活动，从而优化运营效率。
预测性维护常见问题解答
什么是预测性维护？它与其他维护程序有何不同？
预测性维护 (PdM) 是一种主动维护策略，利用数据分析来检测操作异常和潜在的设备缺陷，从而在发生故障之前及时进行干预。与被动维护和预防性维护相比，PdM 使用实时数据和高级分析来预测设备故障，而不是仅仅依靠定期维护或对故障做出被动响应。
哪些行业使用预测性维护？
各行各业都利用预测性维护来提高运营效率和 资产管理. 通过利用传感器和预测性维护软件等先进技术，例如 eWorkOrders，组织可以预测设备故障并主动安排维护。这种方法使以下行业受益：
生产
食物与饮料
政府
医疗保健（包括药品和医疗器械）
能源（包括石油、天然气和风能）
技术培训
仓储配送
运输和车队管理
实施预测性维护策略使这些部门能够延长资产寿命、最大限度地减少计划外停机时间并优化维护支出。
将预测性维护集成到工业环境中有哪些优势？
在工业环境中整合预测性维护可以带来多种好处，包括减少停机时间、提高生产力和运营效率、增强安全协议、更深入地了解故障原因、以及确定资产价值的能力，而不受机器年龄或状况的影响。
哪些技术对于实施预测性维护至关重要？它们如何协作？
实施预测性维护需要整合产生大量仪表数据的互联机器、识别故障模式的机器学习算法以及用于数据分析和存储的云计算基础设施。此外，大数据、边缘计算和物联网 (IoT) 等重大技术趋势至关重要，它们加速了正在进行的工业革命并促进了预测性维护实践。
预测性维护在哪些常见场景中被证明是有用的？如何执行？
预测性维护的常见应用包括预测设备故障、估计设备剩余寿命以及检测设备性能异常。这些场景可以通过安装在机器上的传感器收集数据、规范化和审查这些数据以及采用机器学习方法来发现故障趋势来实现。随后，可以设计预测性维护模型来预测设备故障并及时采取纠正措施。
