基于PHM,浅谈设备故障的大数据分析与预测

原创|大数据新闻|编辑:陈久凤|2021-04-26 10:45:33.057|阅读 18 次

概述:设备故障分析与预测,能降低设备维护成本,减少设备故障给生产和管理带来的损失。目前PHM技术已广泛应用于机械结构产品中,比如核电站设备、制动装置、发动机、传动装置等

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故障预测与健康管理(PHM)技术如今正在成为新一代的飞机、舰船和车辆等系统设计和使用中的一个重要组成部分。

PHM主要包括两层含义:

一是故障预测,即预先诊断部件和系统完成其功能的状态,确定部件正常工作的时间长度

二是健康管理,即根据诊断/预测信息,可用资源和使用需求对维修活动做出适当决策的能力。

目前PHM技术已广泛应用于机械结构产品中,比如核电站设备、制动装置、发动机、传动装置等,越来越多的企业重视PHM在产品生产过程中的作用,能降低设备维护成本,减少设备故障给生产和管理带来的损失。主要是以下方面对设备进行设备故障预测和健康管理。

设备数据方面:

设备台账:对设备的设备编号、生产厂家、设备位置、操作人等参数。

设备状态:设备的运行状态、运行时间、次数等参数。

盘点记录:包括盘点计划(盘点单)、盘点报告、更新的设备台账记录。

设备购置:租赁、调拨、闲置处理记录:包括申请、申请审批、设备验收、更新设备台账的记录。

故障报修:包括故障报修,报修审核。附件记录包括文档、图片、视频。

维修管理数据方面:

维修工单(记录):核心包括:序号、维修机台、维修日期、维修时间段、维修人。

维修标准的记录:包含设备类型、故障类型、维修描述等信息。

保养管理数据方面:

保养工单:保养人、保养日期、保养时间、保养设备、保养消耗品。

保养计划:设备名称、计划保养日期、实际保养日期、超期时间、保养时间段、保养人。

保养记录:序号、保养事项、保养日期、保养时间、保养人。

保养标准:设备类型、保养位置、保养描述。

点巡检数据方面:

点巡检记录:巡检时间、巡检人员、巡检范围、巡检起始时间、巡检结果等信息。

点巡检标准:包含设备类型、点巡检范围、点巡检描述等信息。

备件管理方面:

备件台账:备件名称、类型、型号、规格、单位、库存数量、存放要求、状态、供应商、收/发人、收发日期。

备件出库:备件名称、型号、规格、单位、领用前数量、领用数量、剩余数量、领用部门、领用人、领用日期。

备件入库:备件名称、型号、规格、单位、原库存量、入库数量、总数数量、供应商、接收人、接收日期。

备件盘点:序号、备品编号、备品类型、名称、规格、位置、数量、状态、备注。

备件购置:采购申请单、验收单。

备件领用:申请部门、申请人、日期、领用事由、备件名称、备件型号、规格、单位、数量、备注。

备件送修:需求部门、备件名称、备件编号、申请人、维修数量、维修厂商、维修价格、维修原因、紧急程度。

备件报废:申请部门、备件名称、备件编号、申请人、使用年限、报废数量、报废原因。

实施方案架构图:


数据准备阶段




数据采集与准备


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