预测性维护系统原理及优势

随着智能制造的推行，传统工业数字化转型已势不可挡，不少企业已逐步建立起了数字化运维平台，尽管提升了工厂运维数据的保存与管理，但如何精准有效地对设备进行维护，仍然面临很多问题和挑战。包括：①采集设备缺乏智能；②数据孤岛现象严重；③故障诊断依赖经验；④常规巡检效率低；⑤监测系统搭建费用高；⑥采集设备部署不灵活；⑦故障模型沉淀周期长；⑧故障诊断精度低等。

预测性维护架构和工业物联网网络分为四个基本阶段：

        1)利用预测性维护技术（比如，热成像或振动分析）感知并采集数据。

        2)将整个网络中的数据实时传输到中央业务系统。

        3)利用人工智能和机器学习分析等智能技术处理数据，提供有用的相关洞察。

        4)基于由数据驱动的洞察，快速采取行动，制定所需的维护和应对方案（包括手动和自动维护措施）。

德勤公司2022年发布的一份报告列举了许多可量化的改进收益，包括将停机时间减少15%，工作效率提高20%，以及由于无需预先储备较多维护资产和零部件而将库存水平降低30%。数据表明，预测性维护系统在工业场景应用时，有着巨大优势。