维护目标与预测性维护
维护的目标是提供运行时间并控制成本。工厂通过提供可靠运行来赚取利润，而预测性维护是实现这一目标的最精准、最经济的方式。
预测性维护的重要性与基本原理
预测性维护通过实时监控设备状态，在故障早期发现问题，提前维护纠正设备隐患。与事后维修（亡羊补牢）和预防性维护（定时维保）相比，预测性维护更精准、更经济。
预测性维护架构
利用物联网网络将所有资产整合到实时化生态系统中，获得实时资产状况信息，是实施预测性维护的基础。预测性维护是实时执行的，对时间和位置要求非常精准。
预测性维护实施
预测性维护实施流程
- 数据收集与整理
- 数据来源：传感器数据、设备运行日志、历史维护记录等。
- 数据清洗：去除重复、异常、无效数据，确保数据质量。
- 数据整合：将不同来源、格式的数据进行整合，形成统一的数据集。
- 数据采集解决方案
- 支持多种硬件接口（如以太网、串口）和协议（如OPC DA/UA、MT Connect）。
- 支持多种设备类型和控制器品牌。
- 设备运行监控
- 本地监控：通过EAM与SCADA实现与生产关键设备的互联互通，采集设备生产实绩、检测实绩，减轻设备人员工作强度，提高效率。
- 远程监控：实时监测设备运行状态，如运行状态、工艺参数、停机时长、能耗监控等。
- 模型训练
- 预测分析
- 对设备运行数据进行实时监测，利用专家训练好的模型进行故障预测。
- 维护计划制定
- 根据预测结果制定维护计划，包括维护时间、维护内容等。
预测性维护的方法
- 基于经验的分析
- 凭借工程师、设备使用者、设备厂家的历史经验，对设备运行状态进行判断。
- 基于数据的分析
- 运用统计分析方法，对大数据进行深入全面的挖掘，发现潜在规律。
- 基于AI学习的分析
- 利用AI学习算法，对数据进行训练和学习，实现智能预测。
预测性维护案例
经验预测案例（空压机预测维护）
- 经验+数据：通过轴承温度、吸气过滤器压差、空压机转子出口温度等数据判断驱动电机轴承劣化趋势、最佳更换周期、超温情况等。
- 经验+数据：基于空压机压力波动范围判断压力带是否稳定，是否需要更改压力带设定值；结合实时转子温度、压力、振动值和历史数据判断电机、转子轴承完好程度；基于空压机出口压力判断时间段内压力瞬降点，提升压力输送稳定性。
数据预测案例（发酵罐预测维护）
- 实时监控：加装震动、温度等传感器，通过历史大数据积累分析搅拌装置运转状态，预测最佳维护时间，避免产中停机。
- 优势：避免人为错误，提升决策质量，提高效率，降低随机性，预测精度高。
AI预测案例（冷水机预测维护）
- 优势：高效性、预测精度、自动化、持续监测、深度学习、自我优化、大规模分析、避免过度维护、节省成本。
- 模型+历史数据：基于冷凝器出口过冷度、蒸发器液位及过热度、大阀门结霜情况判断制冷剂是否泄漏或充注过多；结合实时COP和历史数据判断制冷剂充注偏离带来的影响；通过压缩机热平衡法计算冷却水实时流量，判定是否存在流量衰减；结合实时COP与历史数据分析，判定流量衰减对COP的影响；结合冷站群控，判定流量衰减原因。
提升企业综合竞争力
- 降低设备故障导致事故发生的风险，保护员工安全。
- 更好地规划零配件购买和库存管理，避免过量存储或缺货。
- 提高整体生产效率和产出。
- 鼓励基于数据的决策制定，提高决策的科学性和准确性。
- 推动整个行业的技术进步。
- 提高设备的运行效率和寿命，减慢设备退化。
- 避免意外停机和相关成本，包括损失的生产时间、加班费和急件维修费用。
