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预测性维护是如何降低工厂成本的?

导读: 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。

机器监控可以是定期的或持续地进行,根据计划的时间表进行定期测量,或者采取不定期的测量。定期监测是按照既定的时间表进行,例如监督员每天在特定的时间进行,或者通过数据采集系统自动进行。

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同时,数据采集系统通过自动化手段,不断地进行基于传感器的数据采集或连续测量。持续监控具有相当大的优势,能更可靠和更清楚地指示机器损坏或即将发生的过程停机。

数据采集系统人员需要确保任何未来的设备是否适合生产需求,确保产品易于学习和操作。同时,采购代理采购商可以通过采购机器监控解决方案来帮助减少客户的停机时间。

通常的状态监测解决方案包括数据采集系统、数据记录器、便携式测量系统、电流/电压记录器、振动监测系统等。

数据采集系统

数据采集系统包括通用记录仪和专用记录仪,其中专用记录仪是指具有特定功能的数据记录仪,例如温度记录仪或AC电压测量仪等,如果你需要节省成本,只需要测量一个或两个值就可以预测出来。

例如,利用专用事件记录器来跟踪机器运行时间或零件的状态,记录外部输入的电压和电流大小,以及用振动分析器来查看旋转或移动设备的动态行为。

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一般来说,通用输入数据记录仪可配备各种传感器,同时记录许多不同的参数,如温度、电流、电压、压力、流量或几乎任何其他值,以实时跟踪机器状况。通用记录仪的解决方案更灵活一些,但相对单一用途设备来说会显得更昂贵。

传感器阵列

数据采集系统包含各种内部或外部传感器类型,如温度、电流和电压传感器,以连续采集机器数据,并将其与用户设置的参数(如正常工作温度、能量和功率因数)进行比较。

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