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预测性维护的一些常识,预测性维护智能平台公司为你解惑

2023-01-18


预测性维护智能平台公司认为预测对工业生产具有重要的推动作用,大数据技术、云服务技术和人工智能技术的快速发展推动了预测效果的不断提升。因此,数据驱动预测技术被广泛应用于预测性维护、需求预测、质量预测等领域。

预测性维护的一些常识,预测性维护智能平台公司为你解惑

预测性维护智能平台公司认为对于预测维修,利用工业设备运行数据和退化机理的经验知识,可以预测设备的剩余有效使用时间,制定维修策略。实现的预测维修,进而降本增效,提高质量安全。对于需求预测,厂商根据历史订单数据、工艺、生产线运行状态进行需求预测,从而指导生产链,管理风险,减少生产浪费。对于质量预测,通过分析生产线状态和相关生产数据来预测产品质量,并将生产过程调整到合适的输出状态,以避免出现不良品。孪生数字技术的发展促进了质量预测技术的发展。

预测性维护智能平台公司认为工业设备在长期运行过程中,其性能和健康状态必然会下降。同时,随着大型设备部件的增多,运行环境更加复杂多样,设备退化的概率也会逐渐增大。未能及时发现其退化或异常,可能导致设备故障或失效,甚至造成财产损失、人员伤亡甚至环境破坏。

预测性维护智能平台公司认为根据设备运行的监测数据和劣化机理模型的先验知识,利用人工智能技术,及时发现异常并预测设备的剩余使用寿命,进而设计合理的维修方案,将有效地保证设备的安全性和可靠性。基于寿命预测和维修决策的预测维修技术是实现上述功能的关键技术,不仅能保证设备的可靠性和安全性,还能有效降低维修成本,减少停机时间,提高任务完成率。因此,PdM技术广泛应用于航空航天、武器装备、石化设备、船舶、高铁、电力等领域。

预测性维护智能平台公司认为PdM技术主要由数据采集与处理、状态监测、健康评估、RUL预测和维修决策模块组成。它是故障诊断思想和内涵的进一步发展。其核心功能是根据监测数据预测设备的RUL,然后利用获得的预测信息和可利用的维修资源设计合理的维修方案。它可以降低保障成本,增加服务时间,提高设备的安全性和可靠性等。RUL预测对维修决策具有指导价值,是PdM技术的基础。维修决策是设备RUL预测的目的,是实现PdM功能、节约维修成本、保障设备安全的主要途径。

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