工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 一直在塑造工業(yè) 4.0。 IIoT 的主要目標是讓工業(yè)應用保持可操作、高效和高效。 預測性維護是 IIoT 的一個熱門話題，這是有充分理由的。 提前知道潛在問題的時間有很多好處。 本文將探討預測性維護 (PdM) 如何幫助行業(yè)最大化正常運行時間、行業(yè)敏捷性和盈利能力，從而為其用戶提供競爭優(yōu)勢。

健康評估

實現(xiàn)最佳性能和盈利能力的一種方法是通過準確監(jiān)控和評估機器的健康狀況來盡可能多地和盡可能長時間地運行機器——這一過程被稱為機器健康監(jiān)測 (MHM)。 MHM 的概念很簡單：通過將各種傳感器應用于機器并收集和處理信息，設計人員希望確定在出現(xiàn)重大和代價高昂的問題之前他們可能需要采取的糾正措施(如果有的話)。

維護

維護是工程師用來保護或延長設備壽命并避免代價高昂的故障的過程。維護機器比等到機器壞了再修理要便宜——不僅與機器本身有關，而且在生產(chǎn)力損失方面。然而，維護需要工程師監(jiān)控機器，以幫助在問題發(fā)生之前發(fā)現(xiàn)問題。

工程師用來收集有關其設備狀態(tài)信息的關鍵技術來自電子傳感器，這些傳感器的數(shù)據(jù)由微控制器 (MCU) 和微處理器 (MPU) 處理。這兩種類型的設備維護支持主要通過方法和方法來區(qū)分。兩者都不是更好;它們相輔相成。在這兩個類別中，條件都受到監(jiān)控。監(jiān)測可以通過三種方法進行：連續(xù)實時傳感、周期性間隔傳感或遙感。

基于狀態(tài)的維護

當傳感器用于實時傳感器測量和分析時，這稱為基于狀態(tài)的維護 (CbM)。 CbM 可能被廣泛認為是反應性的。也就是事情發(fā)生后才進行調(diào)整。 CbM 可能需要許多正在進行的實時傳感器，可能需要更多的組件、時間和數(shù)據(jù)。因此，實時傳感和處理通常不可用或不實用。

預測性維護

在沒有實時傳感和處理的情況下，可能會采用另一種技術——預測性維護 (PdM)。 PdM 嘗試利用從處理器感官數(shù)據(jù)中收集的決策標準，對未來可能用于最大化正常運行時間和盈利能力的最佳維護事件進行“水晶球”預測。它可能被視為試圖主動或先發(fā)制人。

PdM 方法的主要好處包括提高資產(chǎn)的可用性、壽命和利用率。同時，它還提供了減少資產(chǎn)更換決策時間、故障成本、故障頻率、維護成本、運營和安全風險以及計劃外停機時間的互補優(yōu)勢。

工業(yè)用戶通常希望盡早發(fā)現(xiàn)任何潛在問題。這樣做的價值或好處是顯而易見的：早期檢測有助于減少系統(tǒng)停機時間，提高操作運行時間和吞吐量效率，并最大限度地減少成本高昂或重大的維修和安全問題。 PdM 很有價值，因為它可以節(jié)省金錢和時間。畢竟，維護只在必要時進行。

隨著時間的推移，遺漏錯誤的可能性將會縮小。永遠不要期望完美或完全消除任何失敗問題。然而，他們將努力大幅減少和減輕損失。

如前所述，PdM 采用對未來的預測。預測是基于對過去的經(jīng)驗觀察的預測。為了對未來做出強有力的預測，收集的過去信息之間必須具有高度的相關性。如果相關性不高，任何預測都可能成為不相關的推測。

預測分析模型

PdM 的預期目標是成功實現(xiàn)預測分析模型 (PAM)，該模型提供一組概率來通知維護過程。 一個成功的 PAM 模型通過安排適當?shù)募m正性維護來糾正這種情況并將其恢復到標準條件來防止故障，從而實現(xiàn)其目標。

成功的 PdM 依賴于 IIoT。 IIoT 收集有關機器動作的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為可以傳輸、處理、聚合和分析的數(shù)字格式。 有線和無線連接解決方案提供了足夠的帶寬來處理大量數(shù)據(jù)。 這允許在邊緣或云端構建完整的模型。

人工智能

因為目標是在沒有警告的情況下避免資產(chǎn)故障，所以必須能夠預測何時應該安排維護。為了幫助以更高的置信度做出這些預測，人工智能 (AI) 被用來協(xié)助，因為可以非常快速地分析微小的變化。可靠性工程師和維護經(jīng)理將利用 AI 支持 PdM 努力模仿人類行為，包括決策制定。

技術協(xié)同

可以使用高級分析軟件通過機器學習 (ML) 算法分析來自系統(tǒng)的感官信息。 ML 采用統(tǒng)計方法(數(shù)學)來幫助機器通過經(jīng)驗學習(經(jīng)驗觀察)。機器從數(shù)據(jù)中的這些模式開發(fā)概念，這意味著 ML 使計算機能夠在沒有明確編程的情況下進行學習。傳感器、AI/ML 和專用軟件能夠執(zhí)行自動的搶先糾正性維護操作。

可以感測工業(yè)項目，包括發(fā)動機、馬達、齒輪、壓縮機、渦輪機等，以獲取信息，例如溫度、振動、濕度、聲音和噪音水平，和/或旋轉(zhuǎn)或線速度，以檢測磨損或明顯異常.熱成像儀可用于使用紅外 (IR) 熱成像檢測來自物體的輻射。這種相機可能能夠檢測到溫度異常。非正常溫度測量結果可能表明存在潛在故障。紅外攝像機必須指向正確的位置，而且通常很昂貴。應適當考慮它們最有幫助的地方。

聲學傳感和監(jiān)測可能有助于檢測泄漏。超聲波技術可用于檢測摩擦或應力等機械問題。振動傳感器拾取表明軸承和齒輪等內(nèi)部零件磨損的振動模式。它還可以生成與旋轉(zhuǎn)或線性未對準相關的信息。

結論

在工業(yè)、家庭和城市中，PdM 使用收集的傳感器數(shù)據(jù)來幫助工程師在問題出現(xiàn)之前糾正問題。很明顯，PdM 將繼續(xù)為公司提供解決系統(tǒng)崩潰、故障或錯誤運行所需的優(yōu)勢。 PdM 將有助于提供應對未來挑戰(zhàn)所需的競爭優(yōu)勢。