预测性维护管理
你真的需要它吗？
预测性维护 (PdM) 是一种基于条件的维护程序，用于监控设备在正常运行期间的状况和性能。资产通过传感器设备进行监控，传感器设备提供有关资产状况的数据。这些数据用于减少故障并预测资产何时需要维护或更换。将预测性维护与 CMMS 集成，用户能够设置规格、导入传感器读数、创建图表并自动生成工作订单。
预测性维护与预防性维护
预测性维护和预防性维护的目的都是在设备故障前进行维护，但略有不同。
预测性维护
• 在正常生产操作期间监控设备的性能和状况。
• 估计故障的确切时间，并在必要时安排维修。
• 需要在维护工具和系统上额外投资。
• 需要对人员进行额外的培训，以了解如何使用设备和如何解释数据。
预防性维护
• 根据制造商的建议或历史记录，按照预先确定的假设进行维护。
• 制定计划和安排的维护程序可延长资产使用寿命并减少停机时间。
实施预测性维护
实施理想预测性维护计划的关键取决于将要使用的状态监测技术的类型以及组织实现卓越维护的策略。基本步骤包括：
确定需求
• 您拥有有关资产的良好数据集，并且能够提供可操作的结果以实现业务目标和目的。
– 已确定关键资产。
* 需要大幅度维修并且更换成本高昂的资产。
– 历史和修复数据。
* 预测性维护读数通常依赖于一组算法，并且需要有历史数据来建立准确的模型。
– 故障的根本原因分析。
* 对过去的失败进行根本原因分析对于设定基线非常重要。
* 了解失败的原因对于预测下一个问题是一个重要的数据点。
* 预测性维护算法需要这些数据来确定触发问题的迹象。
– 主题专家，他们可以对任何资产提供一些见解。
* 拥有了解设备成功或失败模式的人是一种优势。
– 业务目标 – 例如，增加利润、减少停机时间等。
* 了解业务目标以评估实现这些目标所需的资源非常重要。
集中数据
• 将所有数据编译到集中式数据库中，例如 CMMS。
– CMMS 在数据的管理、存储、接收和分析方面提供了许多好处。
建立数据集标准
• 您需要哪些类型的数据输出才能满足您使用预测性维护的目的和目的？
制定并测试标准
• 进行测试以确保数据集标准为您提供有价值的数据以满足您的目的和目标。
生产
• 一旦确定了符合您的目的和目标的标准，就将这些属性应用到您的其余资产上。
预测性维护和 CMMS
拥有良好的 CMMS 来维护有关资产的所有信息，可以更轻松地设置参数和数据点，从而使 PdM 的实施符合预期。
• CMMS 存储和维护资产、设备等的核心数据，这是 PdM 的起点。
• 工作指令，当预定义参数超出指定范围时会自动生成通知。
• CMMS 获取 PdM 数据并将信息合并到集中数据库中，并将其与资产的其他数据（例如维修、备件、图像等）合并。
• 预测传感器提供原始数据，CMMS 将所有现有数据汇总在一起，以对情况进行更深入的分析。
状态监测设备的类型
有各种类型的传感器可测量不同类型的规格。一些较常见的传感器可测量振动、噪音、温度、压力和油位。
• 振动 检测正常条件之外的振动。
• 热成像 内部或通过红外线测量温度。
• 压力 记录一段时间内的液体或空气压力。
• 电力 衡量资产随时间变化的状况。
• 声波和超声波 识别机器中的高频声音。
• 水的存在 检测空调机组或管道中的湿气和泄漏。
• 油分析 检查油的状况，看是否存在其他颗粒和液体。该分析还可识别任何泄漏，并显示机器的哪些部件磨损以及磨损程度。
将预测性维护监控纳入 CMMS 可以提供额外的工具来帮助分析这些设备和传感器的结果，从而准确做出业务决策。
预测性维护和额外费用
根据您组织的需求，实施预测性维护计划需要：
• 额外购买硬件来监控资产
• 对设备进行额外的员工培训
• 额外的员工培训以解释和分析数据
这些费用通常不由软件供应商提供。
结论
要实施有效的预测性维护计划，您需要正确的工具。将预测性维护集成到 CMMS 平台是实施有效预测性维护计划的第一步。
预测性维护可用于任何行业和任何规模的公司。尽管预测性维护提供更准确的信息并控制何时需要进行维护，但设置起来既费时又费钱。由于需要购买监测设备，并需要高素质技术人员准确解释数据，因此短期内这可能是一种非常昂贵的解决方案。在一段时间内，组织可能会将此视为一种具有成本效益的策略，可减少设备维护的总时间和成本。
对于那些无法承担实施预测性维护计划费用的组织来说，CMMS 预防性维护解决方案是一种非常实惠的替代方案，它具有管理资产生命周期、维护计划工单、成本等功能。CMMS 易于使用，不需要额外的人员来管理系统，也不需要购买额外的硬件或软件。实施快速而简单。
