“预”见未来|预测性维护助力无故障工厂

近年来随着工业互联网概念的火爆，“预测性维护”也被频频提及。企业在对工业设备进行维护时，通常有这3种维护方式：第一个是“修复性维护”，这属于事后维护，亡羊补牢。其次是“预防性维护”，以时间为依据，根据生产计划和经验，按规定的时间间隔进行停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性损坏和生产损失。第三个就是“预测性维护”，属于事先维护，通过传感器实时监测设备的运行状态，及时发现异常情况。放眼工业4.0，预测性维护是发展大趋势，相较于其他的维护方式，预测性维护具有智能化、降低维护成本、增加不停机运行时间的特点。

预测性维护的方式

根据设备组件和监测方式的不同，可以分为硬件、解决方案和服务，以及超声波监测、振动监测、红外热成像、电流监测、温度监测和油液分析等多种方式。其中，振动监测是主要的设备预测性维护方式，能在不拆卸设备的情况下判断设备早期故障并确定故障部位。

预测性维护的技术体系涵盖状态监测、故障诊断、状态预测、维修决策4个方面

状态监测是利用温度、压力、振动、超声波等不同类型传感器获取设备的多种运行状态信息，同时利用算法和人工智能技术对这些数据进行处理和分析。通过多传感器数据之间的协同工作及功能互补，可实现更精确的状态监测。

故障诊断涉及的方法包括时频诊断法、统计诊断法、专家系统诊断、人工神经网络诊断等。故障诊断可为设备的状态预测及维修决策提供指导意见。通过故障诊断及状态预测，设备管理者及检维人员制定合理的维修措施及计划，并通过实施维修，验证设备状态监测及故障诊断的合理性及准确性。

预测性维护的优势

对产线影响小：预测性维护与智能制造不同，它不需要对产线本身进行改造升级。预测性维护的硬件设备主要用于建立设备与服务器之间的连接，实现数据的采集和传输。这种维护方式不会改变产线或生产工艺，因此对生产排程的影响较小。

复制性高：在预测性维护中，解决方案可以在相同的设备上进行快速复制，这意味着企业可以在多个设备上快速实施预测性维护，从而扩大维护的范围和效果。此外，随着导入的设备数量增加，可利用的数据量也会相应增加，为模型提供更多的训练数据，有助于提高模型的精准度。

随着工业4.0和智能制造的快速发展，预测性维护日益受到市场重视，进一步推进了制造业发展向智能化新模式的转变。通过对工业资产的实时预测性维护，减少了计划外的维护以及安全事故，从而降低了企业年度维护支出。同时，也有效增加了资产寿命，提高了生产运营时间，保障企业效益。在未来，预测性维护将成为工业领域不可或缺的一部分，为企业的可持续发展提供有力支持。