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预测性维护的作用和特点,预测性维护智能平台公司为你讲解

2022-12-26


预测性维护智能平台公司认为预测分析允许用户通过从收集的历史数据中确定概率来预测未来的趋势和事件。它预测潜在的情况,并确定每种情况的可能性,有助于促进战略决策。例如预测某台机器将在当天晚些时候发生故障;也可以是更长远的未来,比如预测这一年维护运营所需的预算。使预测企业能够做出更好的决策并制定基于数据的策略。

预测性维护的作用和特点,预测性维护智能平台公司为你讲解

预测性维护智能平台公司认为随着世界产生越来越多的数据,无论是来自成千上万的物联网传感器、显示原材料和零件交付时间的运输数据,还是从全球气象站收集的开源天气数据,人工智能都在不断成熟,以帮助人类理解所有信息。它能从茫茫噪音中筛选出信号,并做出可行的决策。通过人工智能的适当配置,人工智能和ERP集成运行的企业可以根据从数据中收集的信息采取行动。

预测性维护智能平台公司认为定时维护是指用户根据计划进行的维护,通常是机器的预期生命周期。这在理论上是好的,因为用户可以根据其他类似设备来确定维护要求。但是,这主要是理论上的,因为每台机器的功能取决于许多因素,包括用法、位置、磨损等。使用基于时间的方法,组织可能会对机器执行过多或不足的维护。

另一方面,对于反应式维护,维护是在需要时进行的,这意味着会发生计划外停机,从而中断生产活动。预测性维护解决了所有这些问题。预测性维护智能平台公司认为这是一种基于状态的维护。设备和工具的状况由传感器监控,传感器提供的数据用于预测资产何时需要维护。因此,只有在满足某些条件时,即在设备开始出现故障之前,才计划维护。随着人工智能技术的成熟和越来越多物联网工具的部署,人工智能支持的预测性维护的使用越来越多。

预测性维护智能平台公司认为虽然几乎所有需要定期维护机器的企业都可以受益于预测性维护,这取决于机器停机时间的成本,但一些企业比其他企业受益更多。

例如,由于业务运营的远程性质,现场服务业务从预测性维护中受益匪浅。由于石油钻塔和风力涡轮机等资产位于偏远地区,它们容易受到恶劣天气的影响,对机器故障的反应可能会严重影响生产。

预测性维护智能平台公司认为事后维修会带来巨大的成本,因为备件需要订购,维修人员需要快速部署到那些偏远的地点。然而,通过预测分析,现场服务机构可以对风力涡轮机部件进行必要的维护。例如,通过分析机器的振动、声音和温度,操作员可以发现潜在的问题,如不平衡、错位、轴承磨损、润滑不足或气流。

 

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