什么是预测性维护 (PdM)?如何实现预测性维护?

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什么是预测性维护? 

预测性维护 (Predictive maintenance，PdM) 是通过对设备的状态监测，定期或连续地监测其运行的状况，预测设备未来发展的趋势，优化设备的性能和使用寿命。根据装备状态的发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划。预测性维护是以状态监测、异常检测和分类算法统计过程控制原理为基础，利用预测模型监测来预测设备状态变化趋势，从而确认未来合适的维护时机。
预测性维护是通过安装在工业设备上的传感器，实时监控设备的运行状态，预判故障可能发生的时间，如果存在故障隐患，将会自动触发报警或者维护命令。

预测性维护基于“数字孪生”技术，提供了很好的解决方案，被誉为工业4.0领域的核心创新之一。

亮点：

– 预测是通过检测和分析信号来提前预知设备的故障，以此提高设备的可靠性。

– 关键资产是一些系统与核心设备。

– 可以使用一些振动传感器、超声波检测仪、红外热成像仪等作为有效工具。

– 并不是对所有的设备都进行预测性维护（PdM)，应该选择一些核心设备、关键资产来进行预制性维护。

– 埃顿在不同的行业有很多的客户和现场经验，可以定制化的做一些预制性维护的方案，更加的贴近实际。

为什么要使用预测性维护(PdM)？有着显而易见的收益回报：
及早发现隐患
减少维修成本
增加制造能力
核心设备的针对性
增加设备运行时间
延长设备使用寿命

如何在厂务设施和生产工艺系统中使用工具操作预测性维护（PdM）？

振动分析。对旋转设备而言，绝大多数设备故障都是与设备振动密切联系的，振动状态监测具有直接、实时和故障类型覆盖范围广的特点。
红外成像检测。是一种不易受干扰、用于监测器件或设备表面温度的方便的技术。它通过检测温度的方式来确定设备设施的健康状况。
超声波检测。是一种快捷准确的泄露定位和检测手段。可用于检测压缩空气管道，连接处，用气端以及阀门内漏等泄漏检测。
油液分析&管理。油液分析可以早期发觉设备的磨损，污染和油液老化的问题。
激光对中。在旋转设备的计划外停机中，有超过50%是因轴不对中所引起的。这些计划外的停机减少了设备的可用时间，导致了维修成本的增高和生产的损失。
动平衡。动平衡可适用于风机，泵，机床等多种旋转设备。良好的平衡校正，可以使旋转设备的组件寿命延长数倍，甚至数十、数百倍。

本文标签：预测性维护,工业智能,设备点检运,预测性,PdM

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