什么是设备故障分析?如何实现设备预测性维修?

原创|大数据新闻|编辑:陈久凤|2021-09-16 15:53:16.610|阅读 13 次

概述:在工业制造界,企业极不希望发生停机事故。因为,一小时的停机时间会使企业损失上百万人民币甚至更多。除了资金方面的损失之外,停机还意味着,当持续发生设备故障时,对员工的激励难度则会变大。因此,在企业的日常业务运营中,预测性维护就显得十分重要。

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在工业制造界,企业极不希望发生停机事故。因为,一小时的停机时间会使企业损失上百万人民币甚至更多。除了资金方面的损失之外,停机还意味着,当持续发生设备故障时,对员工的激励难度则会变大。因此,在企业的日常业务运营中,预测性维护就显得十分重要。

设备故障诊断是预测性维护技术体系的重要组成部分,通过选取合适的状态监测传感器,对设备各个机械部位的状态信号连续、并行地进行采集、分析,从而提前做好故障预防工作。那么,想要实现预测性维护,需要采取哪些设备故障分析方法呢?

一、设备数据采集及分析

设备故障分析方法的第一步是采集相关设备数据。在预测性维护措施中,所使用的通用制造设备均配备了传感器和执行器,用于监测组件的性能和健康状况。有了这些历史数据以及停机时间或故障率数据,企业还需要建立工业大数据分析平台、分析应用程序和功能性票据或警报系统,就可以完成车间内预测性维护活动。

二、实时监控数据,建立数据关联分析

企业需要构建由算法驱动的应用程序以实现基于条件的监测。企业可以选择从为其行业细分市场的数据服务平台上购买相关数据,或者以设备的维修或维护指南作为标准进行推断。

三、设备故障分析及预测,大数据参与下的设备维护

通过大数据建模、计算和分析,预测设备可能的故障,并给出相应的预防措施和解决方案,直接将对故障的预测转化成预防的计划安排,降低故障发生的概率。

1、设备故障分析及预测,优化设备维修计划

2、设备劣化倾向分析,提出预测性维修建议

3、设备状态实时分析,优化设备运维计划

4、零部件出入库分析及预测,优化备件购置计划

四、转变维护思维方式,设备预测性维护

预测性维护是以状态为依据的维修,是对设备进行连续在线的状态监测及数据分析,诊断并预测设备故障的发展趋势,提前制定预测性维护计划并实施检维修的行为。总体来看,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根本所在,而状态预测是承上启下的重点环节。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。

上述预测性维护与预防性维修不同,经常会有人将两者混淆。这里强调说明,后者是以时间为依据的维修,目的是定期检测设备健康状态、定期修复已发生的设备故障及损坏、预防继发性毁坏及设备停机故障。

相对于预防性维修,实行预测性维护制度有以下优点:

1、避免“过剩维修”,防止因不必要的解体拆卸、更换零部件等;

2、有效减少设备停机维修时间;

3、尽早发现故障隐患,避免故障恶化;

4、合理预估机械部件的剩余寿命,使设备在保证安全的情况下合理超期服役。

基于上述优势,可以说实施预测性维护是企业提高设备管理水平的必经之路,也是必然趋势。

设备故障分析及预测


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