【迈讯科MES分享】设备预测性维护在智能制造中的重要应用

近年，智能制造在流程工业生产中得到了广泛应用，其重要性逐渐深入人心。国内外学者对于智能制造的理解和定义不尽相同。清华大学吴澄将智能制造定义为以智能技术为代表的新一代信息技术在制造全生命周期的应用中所涉及的理论、方法、技术和应用。

智能制造时代，对于设备的可靠性要求会更高，对于设备维护管理的要求也会随之提高，预测性维护是以设备的状态为依据的维修策略。它通过实时监测和分析设备的运行数据，如振动、温度、压力等参数，来预测设备故障的可能发生时间，以便在故障发生之前采取相应的维修措施。

预测性维护的核心是建立设备故障预警系统。利用先进的传感器、数据采集和大数据AI等技术，可以实时监测设备的运行状态，并将数据传输到中央控制系统进行处理和分析。基于对设备运行数据的长期监测和统计，预测性维护系统可以识别并预测设备的潜在故障，并提供相应的维修建议。

在预测性维护中，状态监测和故障诊断是判断预测性维护是否合理的关键环节。状态监测通过实时收集和分析设备的运行数据，监测设备的各种状态指标，如振动频率、温度变化、压力变化等，以获取设备当前的工作状态。故障诊断则根据状态监测得到的数据，通过与预设的故障模式比对和分析，识别出设备可能存在的故障类型。

状态预测是预测性维护中的重点环节，它承上启下，连接了状态监测和故障诊断。基于对设备状态数据的分析和长期趋势观察，状态预测利用数据模型、机器学习和人工智能等技术，对设备的未来运行状态进行预测和估计。通过预测设备故障的可能发生时间和趋势，维护团队可以提前制定合理的维护计划，规划维护资源和时间，并采取相应的维修措施，以最小化生产中断和设备故障对生产线的影响。

一个有效的状态预测系统必须具备以下几个方面的能力。首先，它需要能够实时收集和处理大量的设备状态数据，并对数据进行分析和建模，以预测设备的寿命和故障可能性。其次，状态预测系统应该具备较高的准确性和可靠性，以确保预测结果的有效性和可行性。另外，系统还应该具备自我学习和自我适应的能力，随着时间的推移不断提高预测的准确性和精度。

根据故障诊断及状态预测得出的维修决策，形成维修活动建议，直至实施维修活动。可以说，预测性维护通盘考虑了设备状态监测、故障诊断、预测、维修决策支持等设备运行维护的全过程。

实行预测性维护的优点：

最大化设备利用率：预测性维护可以帮助企业最大限度地利用设备，减少不必要的维护停机时间。通过准确识别可能的故障和设备退化趋势，及时采取维护措施，可以避免因设备故障导致的生产中断和损失。

降低维修成本：预测性维护可以有效降低维修成本。通过提前预测设备的故障和维修需求，可以合理规划维修资源，避免不必要的维修和零部件更换。此外，预测性维护还可以减少紧急维修的需求，避免因紧急维修而造成的高昂费用。

延长设备使用寿命：通过定期监测和检测设备的状态，预测性维护可以帮助企业及时发现并解决设备潜在的故障和问题。这将有助于延长设备的使用寿命，减少设备的损耗和更换频率，提高设备的可靠性和稳定性。

提高生产效率：预测性维护可以确保设备在最佳状态下运行。通过减少设备故障和停机时间，预测性维护可以提高生产线的稳定性和效率。员工将能够更加高效地利用设备，从而提高生产能力和产品质量。

数据驱动决策：预测性维护依赖于大量的设备数据和分析，使得维护决策更加科学和准确。通过采集、存储和分析设备数据，企业可以实时监测设备状态，及时发现潜在的故障和异常，从而做出相应的决策和措施，优化维护流程和维修策略。

迈讯科EOMS设备健康监测系统能够对电气设备维保记录、运行数据、电气日常管理方面的数据进行收集、分析、筛选。通过收集现有系统中电气设备运行数据、设备维保记录、在线监测系统记录、工作记录、检查记录、设备问题或隐患等，并将所有信息与设备和平台进行关联，生成工作人员需要的报表内容，并从电气设备管理、数据标准化服务、报表数据分析等方面提升电气设备标准化、智能化管理，具备数据分析和辅助决策能力。可视化方式全面展示各平台的设备实时健康评估状态，便于全面掌握准确的设备状态进行预测和总体分析。

进行多元线性回归算法分析，对偏移量和权重量进行大数据分析调整计算，获取设备监测端的评估分数，为设备运维提供数据支持。

通过数据清洗、数据特征表建立和减约，通过故障树分析方法分析各采集特征值与故障的关联度并形成TensorFlow神经网络的算法模型。伴随系统数据的完善及人工矫正，神经网络的算法自动调整。

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