预测性维护--智能维护的未来

亚尼娜-霍恩

效率往往决定着企业的竞争力和停滞不前。在工业领域,工厂和机械是任何生产的核心,它们的最佳性能至关重要。

但机器也不是万能的。它们会出现磨损和意外故障。 

预测性维护所依据的理念是,维护工作不应再按照刻板的时间表进行,而应在需要时准确无误地进行。 

这种方法依靠数据、分析和人工智能来实时监控机器的健康状况,并预测即将出现的问题,以免导致代价高昂的故障。

在这篇博客文章中,您将了解到有关预测性维护的所有信息,以及如何在贵公司应用预测性维护,以及如何利用其他工具进一步优化预测性维护。

预测性维护 - 定义

预测性维护的定义

预测性维护是一种先进的维护策略,旨在以更高的效率和成本效益维护企业的机械设备。 

它以对运行数据的持续监控和分析为基础,在潜在故障或问题发生之前进行预测。

预测性维护的工作原理大致如下:

  • 预测性维护使用来自机器的传感器和数据来实时监控机器的状况。
  • 对这些数据进行分析,以发现异常、偏差或恶化情况。
  • 根据这些信息,使用模型和算法来预测未来的停机时间或维护需求。

因此,您可以在需要时进行专门的维护,而不是按照刻板的时间表。这样可以最大限度地减少计划外停机时间,降低维护成本。

预测性维护支持各种类型的机械和设备,包括制造工厂、车队、电梯等。预测性维护背后的技术包括物联网(IoT)、机器学习和高级分析。

公司可从更高的设备可用性、更长的设备使用寿命和更高的效率中获益。

技术基础

预测性维护的技术基础是先进的技术和数据处理能力。 

以下是构成预测性维护的基本要素:

传感器和数据采集

预测性维护以集成到机器和系统中的传感器为基础。 

传感器不断收集有关机器状况的数据,如振动、温度、压力、流速等。它们实时收集数据,并将其传送到数据处理平台。

物联网

物联网在实现传感器、机器和工厂联网方面发挥着至关重要的作用。这可确保将数据无缝传输到中央数据处理平台或云端系统。

数据处理和分析

数据处理平台对数据进行分析,通常将其托管在云中。 

采用了先进的分析技术,包括 机器学习, 人工智能 和统计模型。这些技术可识别模式、偏差和 异常情况 在数据中。

算法和模型

机器学习算法和模型对于预测机器设备的状况至关重要。这些模型从历史数据中学习,并检测出预示未来问题的异常或趋势。

预测分析

预测性维护是指利用预测的状态信息来预测何时应进行维护。 

这通常是通过结合阈值、预测算法和业务规则来实现的。

与企业系统集成

预测性维护分析的结果必须集成到现有的公司系统中,以便通知维护团队或自动化系统。 

这通常采取警报、票据或工单的形式。

持续学习

预测性维护技术并非一成不变。 

在收集更多数据和识别新模式的过程中,他们不断学习和改进。这样就能逐步优化维护策略。

这些技术基础共同构成了预测性维护的支柱,帮助企业优化维护工作,最大限度地减少计划外停机时间,提高资产效率。

数据采集和处理

数据采集 预测性维护

数据采集和处理是预测性维护的重要步骤,有助于实时监控和预测机械设备的状况。 

这些过程可描述如下:

数据收集

  • 传感器 数据收集的第一步是在机器和工厂中安装传感器。这些传感器不断收集有关机器状况的信息。根据机器类型的不同,这些传感器包括振动传感器、温度传感器、压力传感器、流量传感器等。
  • 物联网设备: 物联网设备收集数据,实现信息的无线传输。这些设备可集成到机器中,也可单独安装。
  • 数据记录 这些系统与数据一起创建协议,并将其实时传送到数据处理平台。这是通过无线网络或有线连接实现的。

数据处理

  • 数据汇总: 来自传感器的原始数据在数据处理平台上汇总。这意味着,来自不同来源的数据被汇集在一起,以提供资产状况的综合视图。
  • 数据清理: 对数据进行检查和清理,以发现不规则、异常值和缺失值。这对于确保分析以高质量数据为基础非常重要。
  • 数据背景化: 上下文信息丰富了数据,有助于理解测量值的含义。其中包括机器类型、位置、运行条件等信息。
  • 数据分析: 先进的分析技术,包括机器学习和统计建模,可识别数据中的模式、偏差和异常。这些分析有助于预测潜在的故障或维护需求。
  • 预测和警报 根据分析结果,可以预测何时需要进行维护工作。当这些结果超过某些阈值或检测到异常情况时,就会触发警报或通知。
  • 报告和可视化: 数据评估结果以报告或仪表盘的形式呈现,使维护团队和决策者能够理解。这样就能及时采取行动。

因此,数据采集和处理是预测性维护的关键组成部分,因为它们是预测维护需求和优化维护策略的基础。 

对数据的持续监控和分析有助于最大限度地减少计划外停机时间,最大限度地提高工厂和机械的效率,从而为公司的成功带来益处。

数据分析和建模

数据分析和建模主要是预测未来的故障和维护。

数据分析

  • 数据探索: 数据分析的第一步是探索收集到的数据。这包括研究趋势、模式和统计比率,以了解机械设备的现状。
  • 功能工程: 在这一步中,从数据中提取或创建相关特征或变量。这些特征可以是物理参数、时间序列信息或与分析相关的衍生关键数据。
  • 异常检测 检查数据是否存在异常或异常值。异常情况可能预示着即将出现的问题,需要加以检测和隔离。
  • 时间序列分析: 许多预测性维护应用都涉及时间序列数据。时间序列分析包括研究随时间变化的模式、季节性波动和长期趋势。

建模

  • 数据分区: 数据分为训练数据和测试数据。训练数据用于创建和训练模型,测试数据用于评估模型性能。
  • 选择建模技术: 根据数据的特点,可以使用不同的建模技术。这些技术包括线性回归、决策树、神经网络,特别是机器学习,通常用于复杂的情况。
  • 模型开发: 开发模型是为了建立特征与待预测事件(如故障)之间的关系。这可能需要使用分类或回归算法。
  • 模型验证: 对创建的模型进行准确性和性能测试。这可以通过使用准确率、精确度、召回率和 F1 分数等指标来实现。
  • 模型更新: 随着新数据的出现,模型可以不断更新。这样,模型就能适应不断变化的条件,做出更准确的预测。
  • 预测和警报 训练有素的模型可应用于实时数据进行预测。当预测结果表明可能出现故障或需要维护时,就会触发警报并通知维护团队。

数据分析和建模使公司能够识别数据中的模式和异常,并在发生意外停机之前及早应对潜在问题。这有助于提高资产可用性并降低维护成本。

实施预测性维护

如何实施预测性维护

实施预测性维护需要深思熟虑的战略和结构化的方法。以下是企业在实施预测性维护时应遵循的步骤:

  1. 设定目标和要求:

    a) 确定实施预测性维护的明确目标。您是想提高设备的可用性、降低维护成本还是提高效率?
    b) 确定要实施预测性维护的具体机器或设备。

  2. 确定数据来源:

    a) 确定监控机器状况所需的相关数据源和传感器。
    b) 确保能够实时采集数据并将其传输到中央平台或系统。

  3. 建立数据基础设施:

    a) 建立强大的数据基础设施,以便收集、存储和处理数据。
    b) 在处理数据时考虑安全和数据保护法规。

  4. 确保数据质量:

    监控和维护所收集数据的质量,确保其适合分析。这可能包括清理数据和去除噪音。

  5. 选择分析和建模技术:

    决定哪种分析和建模技术最适合您的要求。这可能包括机器学习、统计建模或两者的结合。

  6. 模型开发和培训:

    根据历史数据开发和训练模型。使用这些模型实时监控机器的状况。

  7. 设置阈值和警报:

    定义确定何时触发警报或通知的阈值和标准。这有助于主动发现问题。

  8. 融入现有流程:

    将预测性维护纳入现有的维护和运营流程。确保维护人员能够有效使用信息和警报。

  9. 培训和提高认识:

    a) 培训团队使用预测性维护工具和系统。
    b) 提高员工对新战略的重要性以及新战略如何有助于提高效率的认识。

  10. 监测和优化:

    a) 实施持续监测系统,确保预测性维护战略取得成功。
    b) 不断优化模型和算法,提高预测的准确性。

  11. 衡量成功:

    制定明确的 KPI(关键绩效指标)来衡量实施的成功与否。这些关键绩效指标可以是减少停机时间、降低维护成本和提高资产可用性。

  12. 数据伦理和数据保护:

    确保在整个过程中遵守数据道德和数据保护,尤其是在收集和存储数据时。

使用案例

预测性维护应用于各个行业和领域。例如,这些应用案例如下:

航空业的飞机维修

在航空业,飞机维护对于安全和可靠运行至关重要。 

使用预测性维护来监控飞机发动机、航空电子系统和其他关键部件的状况。

通过持续监测振动、温度和压力等传感器数据,航空公司可以在故障发生前对潜在问题发出预警。

这有助于提高飞行安全,减少意外停机时间,提高维护流程的效率。

制造业的生产设施

在制造业,预测性维护模型用于监控生产设备、机器人和传送带的状况。

设备中的传感器会记录振动、温度和磨损等数据。预测性维护可以及早发现数据的异常或恶化。

这使制造商能够在需要时准确地进行维护工作,最大限度地减少计划外停产时间,从而提高生产率。

能源工业和电网

在电力行业,使用预测性维护技术来监控以下方面:发电机、变压器和电网中其他关键部件的状况。

通过分析电压、电流和温度等数据,电力公司能够预防故障和昂贵的维修。

由于可以有针对性地规划工作,因此供电更加可靠,并有助于降低维护成本。

这些例子展示了预测性维护如何应用于不同行业,以提高效率、改善资产可用性并降低意外停机和维修成本。

通过 Konfuzio 优化预测性维护

Konfuzio 是一款基于人工智能的文本分析工具,可从文件中提取非结构化文本数据并将其转换为结构化信息。 

它使公司能够从文本资源中获得有价值的见解,并将其用于分析、 自动化 和优化流程。

使用 Konfuzio 可以优化多个领域的预测性维护:

  • 自动数据收集: Konfuzio 可帮助自动从技术文档、报告和通信中捕获非结构化文本数据,并将其转换为对预测性维护有用的形式。这减少了人工数据录入工作量,并将错误降至最低。
  • 基于文本的模式识别: Konfuzio 可分析文本数据,识别结构化数据中可能不明显的模式和趋势。这可确保您及早发现资产问题或恶化的迹象。
  • 实时信息: 来自非结构化文本源(包括维护报告、技术人员通信和故障日志)的实时信息可将最新信息纳入预测性维护分析。
  • 自动报告: 自动生成有关资产状况和预测性维护分析结果的报告。这些报告可为维护团队和管理人员的决策提供支持。
  • 对异常情况做出更快反应: 当非结构化文本数据出现异常或关键信息时,Konfuzio 可帮助您更快地触发警报和通知。这样,您就能更快地对潜在问题做出反应。

总之,Konfuzio 的使用有助于在预测性维护中实现数据采集、处理和使用全过程的自动化和改进。这将带来更准确的预测、更高效的维护策略,并最终节省成本和提高工厂的可用性。

使用案例 - 利用 Konfuzio 在制造业中进行预测性维护

在制造业中,非结构化文本数据通常以技术文档、维护日志、维修报告和电子邮件的形式生成。这些文件包含与预测性维护相关的机器设备状况的宝贵信息。

这就是 Konfuzio 的作用所在:

  • 数据提取。 Konfuzio 可自动从这些非结构化文本源中提取信息。例如,从文件中提取机器名称、维护历史、错误报告和维修操作等相关数据。
  • 数据处理: 提取的信息以结构化的形式集成到预测性维护分析中。这样就可以将历史维护数据纳入模型,从而更准确地预测未来的问题。
  • 实时更新: Konfuzio 允许从维护报告和与技术人员的通信中提取实时更新信息。当出现有关资产状况的新信息时,可迅速将其纳入分析。
  • 报告和交流自动化: Konfuzio 可帮助创建自动报告,并将相关信息传达给维护团队或管理人员。这可以加快信息流,并对潜在问题做出更快的反应。

在制造业中将 Konfuzio 与预测性维护相结合,有助于提高分析数据的质量,并实现数据收集和处理过程的自动化。这有助于提高预测的准确性和维护策略的有效性。

结论 - 通过预测性维护提高工业效率并节约成本

得益于工业 4.0,预测性维护从根本上改变了企业维护工厂和机器的方式。 

先进的传感器、数据分析和机器学习相结合,可以在需要时准确地进行维护,而不是按照死板的时间表。 

这大大提高了设备的可用性,降低了维护成本。

预测性维护不仅能带来经济效益,还能最大限度地减少计划外停机时间,避免潜在的危险情况,从而促进工作场所的安全。它使公司能够更有效地利用资源,最大限度地提高生产能力。

总之,预测性维护正在为更高效、更智能的维护铺平道路。有效利用这项技术的企业可以获得竞争优势,同时通过节约资源和最大限度地减少对环境的影响,实现更可持续的运营。 

您想从预测性维护的优势中获益并进一步优化流程吗?那么您应该了解一下 Konfuzio 以及通过有效的文件管理带来的机遇。

您有任何问题吗?请随时通过 联系表格.我们的专家将为您提供详细的建议,并不承担任何义务。

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