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预测性维护是如何降低工厂成本的?

成本控制是制造业长远发展的关键,一直以来,制造商在寻求降低成本,提高投资回报率的动作并没有停止过。随着物联网、大数据等技术的不断突破,生产成本控制有了一个更好的解决方案,那就是机器监控和预测性维护,它可以帮助工厂减少停机,从而获得越来越高的经济效益。

预测性维护对于重要资产进行数据采集有监控,目前比较见于工业、商业、公共事业和建筑设备等机器的监控。在工业领域中,监控关键机器和电气设备的状态,可以避免过程停机和实现投资回报的最大化。

对于工厂主管或者管理者,可以使用传感器采集设备数据来保持生产系统的稳定性,管理和技术人员都能从这些数据中获得好处,如提升机器效率,获得更多成本效益或者更轻松地维护管理设备。那么,过程机械的状态监测和预测性维护是如何降低生产成本的,维护人员需要掌握哪些基础知识,本文将为大家做一个全面的解读。

什么是预测性维护?

机器监测也称为状态监测或预测性维护,是指通过传感器监测电气设备以收集诊断数据的实践。为此,数据记录仪和数据采集系统被用来监测所有类型的设备,包括发动机、电机、锅炉等等,这些资产都注重投资回报率。

随着物联网技术的普及应用,重型工业正在转向基于传感器的数据采集,通过数据分析来解决一些重大的问题,其中最主要的问题是造成流程延迟和停止的流程停机。据业内预测,状况监测是一个稳步增长的业务实践,市场总额将近110亿美元。

除了状态监测之外,这些应用还包括许多不同类型的需求,如运行时间/正常运行时间测量、预防性维护、性能跟踪、能源监测/保存、故障隔离、质量控制等等。

状态监测怎样防止停机?

对于工厂经理或技术人员来说,需要不断优化机器效率以获得更高的产出。而对提供商来说,需要为客户提供合理的方案进行设备监控。状态监测应用包括有重型机械、油和气、能源、汽车和运输等。

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