预测性维护成为工业互联网的“杀手级”应用?

来源:油液监测厂家 作者:智火柴 时间:2023-12-08 15:17:19 点击:794

  在工业互联网领域,预测性维护(PdM)被认为是一项具有巨大潜力的关键应用。该技术在上世纪90年代首次尝试应用于飞机发动机领域,并从那时起备受期待。

  近年来,随着工业人工智能技术和边缘计算技术的迅猛发展,预测性维护不再局限于高 端装备,而是开始广泛应用于各个领域。根据IoT Analytics发布的报告,预测性维护市场在2022年之前预计将保持高速增长,具有令人瞩目的年均增长率(CAGR)达到39%,成为实现工业4.0落地的有效途径。

  在企业进行工业设备维护时,可采用三种主要维护方式,以确保设备高 效运行和降低潜在故障风险:

工业设备维护

  ● 修复性维护:故障后的维修,相当于“亡羊补牢”;

  ● 预防性维护:基于经验的计划维修,定期维护降低设备故障风险;

  ● 预测性维护:利用传感器监测设备运行情况,自动触发预警或修理指令,实现对潜在故障的及时响应和处理。

设备三种主要维护

  通过结合修复性、预防性和预测性维护方式,企业可以提升设备可靠性,降低维护成本,并有效避免生产中的不必要中断。

  通过对工厂故障数据进行深入分析,我们发现故障主要涵盖机械、控制、程序和通讯等多个类别。具体而言,机械类故障占据大比例,这主要源于设备在运动过程中受到各个部件不同作用力的影响。随着时间的推移,这些作用力导致了多种机械问题,例如轴承磨损、松动和共振振动。为了提高工厂运行效率,我们需要有针对性地解决这些机械类故障,并采取措施以降低其发生频率。

智能状态监控传感系统在预测分析

  智能状态监控传感系统在预测分析中扮演着至关重要的角色。其职责不仅仅 限于搜集、记录和预处理数据,还包括安全传输这些数据,为随后的可视化工具和其他处理算法提供坚实的数据基础。

  以温度、金属颗粒监控和水分析为例,智能传感系统能够及时发现设备问题的早期信号,识别未来可靠性隐患,并探测潜在的机械故障。通过综合应用这些先进技术,企业能够实现对设备状态的全 面监测和精 准预测,大程度地提高生产效率,降低维护成本,使预测性维护成为工业互联网的“杀手级”应用。

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