预测性维护是现代制造业中一种高效而受欢迎的维护策略,它能够帮助企业提前发现设备故障的早期迹象,并采取相应措施,从而避免生产线的停机和生产效率的下降。实施预测性维护的关键在于充分利用设备数据,通过数据的收集、处理和分析,来预测设备故障并做出相应的维护计划。本文将从两个方面来探讨设备数据如何为预测性维护提供支持:预测性维护的必要条件和数据如何驱动预测性维护。
预测性维护的必要条件
一定的数据积累是实施预测性维护的必要前提条件。
1. 数据种类
在数据的种类上,要尽可能的丰富多样。为了构建和训练预测模型,至少需要两种数据的支持:设备的状态数据以及设备的历史故障数据。设备的状态数据是通过传感器实时采集到的物理状态信息,而设备故障数据则包括设备在全生命周期中点检、维护和维修过程中记录的异常事件和设备故障信息。在构建和训练预测模型的过程中,设备状态数据作为模型的输入,而故障数据则用于模型的输出。这种综合利用不同类型的数据,能够有效支持预测模型的建立和训练。
2. 数据数量
在数据的数量上,要尽量获取更多的数据。为了训练模型,我们需要使用样本数据,而在这里,样本指的是设备发生故障的信息。然而,对于从未或很少发生故障的设备来说,并不适合进行预测性维护。在机器学习中,模型需要经过充分的训练,只有拥有足够数量的故障样本,才能够建立可靠的多分类器模型。这些样本数据的充足性对于模型的准确性和可靠性至关重要,因为它们为模型提供了宝贵的训练基础,并使其能够进行准确的预测和判断。
3. 数据质量
在数据的质量上,数据的有效性也是一个重要条件。在工业现场,数据质量的要求可以总结为两个关键词:准确性和连续性。准确性意味着数据不能受到过多的干扰噪声影响,同时要避免不准确的记录,例如手动输入的停机停台数据。而连续性则指的是在故障发生前的一段时间内,影响设备运行的数据(如振动、电压等)能够以连续的形式呈现,完整地展示设备的运行过程,而不仅仅是获取个别超过阈值的报警信息。通过确保数据准确和连续,我们能够获得可靠的数据基础,以支持工业现场的运营和决策过程。
图.数据为预测性维护提供支持(全景网)
数据如何驱动预测性维护
实现预测性维护有多种方式可以选择,其中较受欢迎也行之有效的方法之一,是基于数据驱动的预测性维护技术。这种技术通过收集、处理和分析设备的数据,能够提前预测设备故障的早期迹象。
1. 设备状态数据
通过安装相应的传感器和监测设备,实时监测设备的运行状态和各种参数(如:振动、温度、电流、电压、压力等),再对采集到的数据进行处理和分析,提取出与设备运行状态相关的特征信息。
图.实时监测设备状态数据(PreMaint)
2. 设备故障数据
设备的历史故障数据为预测故障类型的模型提供了数据基础。预测性维护需要依靠设备历史故障数据对设备故障进行分析,构建故障模型。通过历史和测试数据,对该模型进行评估、测试和训练。通过大数据模型的构建、计算和分析,预测设备可能发生的故障。
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数据驱动的预测性维护技术需要进行一系列基础操作,如数据清洗、建模、预测和检测等。通过这种技术,不仅可以有效监测和维护生产线和设备状态,还能够及时采取预防措施,避免设备故障的发生。通过数据驱动的方法,制造企业能够提高生产效率、减少停机时间,并优化设备维护计划,从而实现更高的生产效益。PreMaint设备健康管理平台通过数据驱动的制造预测性维护技术,为制造企业提供了一种可靠的工具,使其能够更好地管理设备健康状况,并采取相应行动,以确保生产持续高效运行。
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