聚焦预测性维护

汇 报 人 ： 侯 衍 军时 间 ：2 0 2 4 . 3 . 2 9 维护目的预测性维护架构预测性维护实施预测性维护案例 目录content 维护的目的 01维护的目标 问题:工厂为什么会存在? 净利润大,相对利润高,现金周转率快,工厂该怎么做? 赚钱 (现在和将来都能) 维护的目标01 维护的目标01 提供什么东西在坏了以后修理 维护的使命是提供运行时间 维护具有的是可靠性功能 控制维护成本 Predictive maintenance objectives 预测性维护的重要性与基本原理04 预测性维护的概念和优势 预测性维护收益05 事后维修成本最昂贵，预防性维护往往过度维护，预测性维护最精准最经济 预测性维护 从定时维保到精准维保 通过监控设备状态检测和状态预测，可在故障早期发现问题，提前维护纠正设备隐患。 事后维修：事后弥补，亡羊补牢，代价最为高昂； 预防性维护：事先维护，这是目前最为普遍的设备维护方式，主要是基于时间进行的定期维护； 预测性维护：事先维护，实时监控设备运行状态，根据设备的故障模型更准确的判断故障何时发生，发现故障隐患，触发报警或维修命令。 预测性维护架构 维护的策略02 利用物联网网络将所有资产整合到实时化的生态系统中，才能进行预测性维护。可以获得实时的资产状况信息，而不是以往的数据，这些信息将成为维护方案的基础。预测性维护是实时执行的，时间和位置都需要非常精准。 预测性维护实施 预测性维护实施流程01 预测分析 数据处理 对收集到的数据进行清洗、整理、转换，以便进行后续分析。 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。 数据收集 模型训练 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。 利用机器学习算法训练预测模型，识别设备故障模式。 收集设备运行数据，包括传感器数据、历史维护记录等。 数据收集与整理02 数据来源 包括传感器数据、设备运行日志、历史维护、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，通过对设备历史数据进行分析和处理，消除数据偏差，提高数据准确性和可靠性的过程。 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03 硬件接口-以太网 硬件接口-串口/以太网 PC类设备 支持的协议 支持的协议 支持的协议/接口方式 支持的协议 数据库接口：ODBC、数据库/表；文件接口：TXT/EXCEL/XML应用程序接口：OPC DA/UA ,API，Webservisce、Socket OPC DA/UA、MT connect，Eromap63、Fanuc Focas Ethernet、ABB RobotSDK 支持的设备类型 支持的设备类型 支持的控制器品牌 支持的设备类型 西门子、Fanuc、Mazak、herco、三菱、海天、富强鑫、恩格尔、Fanuc…机械手：ABB 能源仪表、实验室仪器、工业相机、拧紧工具… 三 菱 、 西 门 子 、A B、 施 耐 德 、欧 姆 龙 、 台 达 、安 川 、 基 恩 士 、 松下、永宏、信捷 设备运行监控（本地）04 设备物联呈现主要侧重于设备状态的管理与实时工况的统计分析，通过EAM与SCADA实现与生产关键设备的互联互通，实现设备生产实绩、检测实绩的在线采集，例如：运行状态、工艺参数、停机时长、能耗监控等，减轻设备人员的工作强度，提高效率；基于数据进行分析，如停机原因分析，并将结果应用于业务管理过程。 设备运行监控（远程）05 预测性维护案例 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 基于AI学习的分析 运用统计分析方法，对大数据进行深入全面的挖掘（历史故障、实时数据）发现潜在规律 利用AI学习算法，对数据进行训练和学习，实现智能预测 一、经验预测案例（空压机预测维护） 1. 充分利用经验：专家拥有丰富的经验化知识，可以通过他们的专业知识和经验来识别和预测可能的设备问题。 2. 减少无计划的停机时间：预测性维护能够尽早地发现和修复隐性故障，从而避免设备突然出故障，造成的无计划的设备停机时间。 3. 延长设备使用寿命：预测性维护能够在问题变严重之前找到并解决问题，从而延长设备的使用寿命。 经验+数据： •通过轴承温度判断驱动电机轴承劣化趋势。•通过吸气过滤器压差趋势判断最佳更换周期•通过空压机转子出口温度趋势，通过经验判定是否存在超温（清洗冷却器最佳时机）•通过空压机转子出口温度趋势，通过经验判定是否存在超温（更换高压转子最佳时机） 经验+数据： •基于空压机压力波动范围人为判断压力带是否稳定，是否需要更改压力带设定值（控压稳定性） •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认为判断时间段内压力瞬降点，提升压力输送稳定性 二、数据预测案例（发酵罐预测维护） 实时监控 避免人为错误 定制化解决方案 提升决策质量 提高效率 降低随机性 预测精度 基 于 大 数 据 的 预 测性维护 在 许 多 情 况 下 比基于经 验 的 方 法 更 为 精准和有 效 ， 解 决 问 题 的时间也 会 缩 短 ， 节 省 资源，提高其效率 基于数据的预测能提供详 实 的 证 据 ， 让 决策者能 做 出 更 明 智 的 决策，模 型 可 以 基 于 过 去的数据 找 到 导 致 设 备 故障的关键因素。 即 使 是 最 有 经 验 的专家也 可 能 会 犯 错 误 。而在设备预测性维护中，有了大 数 据 的 引 导 ， 就能够避 免 由 于 人 为 误 判带来的成本损失。 基 于 历 史 大 数 据 的维护可 以 轻 易 地 结 合 现代的监 控 系 统 进 行 实 时监控和 预 测 ， 不 仅 仅 局限在过去的经验上。 通 过 大 数 据 ， 企 业可以根 据 各 类 设 备 的 特定模式 和 需 求 ， 为 每 一种情况 找 到 最 适 合 的 维护策略。 历史数据包含设备在过去 的 表 现 和 失 败 模式，这 有 助 于 精 确 预 测设备的 未 来 性 能 以 及 可能出现的问题。 纵 深 的 数 据 历 史 和模式识 别 可 以 显 著 降 低随机故 障 和 意 外 ， 提 高了预测的可靠性。 发酵罐预测性维护系统，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 三、AI预测案例（冷水机预测维护） 模型可以快速分析大量的数据，使得预测性维护更加快速有效。通过识别和学习设备运行模式和趋势，可以更准确地预测设备可能的故障和性能下降。在故障发生前预先进行修理，避免因设备停机而导致的生产损失，从而节省大量的成本。更准确地预测设备维护的时间点，避免设备过早维护导致的资源浪费及过晚维护导致的设备故障。可以处理和分析大规模的设备数据，这是人类难以完成的。AI模型随时间推移可以持续学习和改进，提升其预测的精度和性能。能够从过去的数据中学习到很复杂的模式，它们可以用于独立预测未知的设备故障。可以24/7持续监控设备状态，这保证了可以立即发现设备问题。可以自动进行数据分析和故障预测，而无需人类的干预，这降低了人为错误的风险。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）： 模型+学习： •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•基于历史数据的学习，确定制冷剂偏离的确定值 •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（冷凝器结垢、水泵衰减、冷却塔喷头堵塞等） 提升企业综合竞争力 通过预测潜在的设备故障，可以提前采取措施，降低由于设备故障导致事故发生的风险，保护员工安全 通过准确预测维护需求，企业可以更好地规划零配件购买和库存管理，避免过量存储或缺货的问题。 通过减少设备故障和计划外的停机时间，企业能够提高整体的生产效率和产出。 预测性维护鼓励基于数据的决策制定帮助企业从直觉或经验驱动的决策模式转变为数据驱动的模式，提高决策的科学性和准确性 预测性维护技术的推广可以促进新技术和解决方案的研发，推动整个行业的技术进步。 定期和优化的维护可以帮助提高设备的运行效率和寿命，减慢设备退化。 通过实施预测性维护，企业可以避免意外停机和相关的成本，包括损失的生产时间、加班费和急件维修费用。