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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。

例如,为了监测锅炉,用户可以首先在其金属侧安装K型热电偶,并将引线拖回数据记录器或数据采集系统。然后操作员配置系统从热电偶传感器采样,例如每20分钟一次。这一步骤通常被称为数据采集或数据采样,这一步必须使用精确的传感器和精确的监测系统来执行,以确保可靠的状态监测。

监控设备随后将该温度数据存储在其内部存储器中,或者在无线远程监控系统的情况下,将其自动发送到远程PC或云存储服务器。无论是定期进行还是持续监控,一旦以这种方式收集了足够的数据,就可以使用专用软件查看机器的状况了。

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可视化和软件分析

状态监视软件允许用户一次性查看来自多台分布式机器的数据,并分析这些数据以确定故障时间,然后,才能进一步计划停机维护。例如,在生产运行过程中,任何机器操作值的突然变化都可以被即时检测和响应。最重要的是,维护工作和过程停机时间可以按时安排和执行,以帮助避免过程延迟和关闭,从而实现长期的投资回报。

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数据分析是通过专门的数据采集软件进行的,使用自定义软件应用程序,根据用户设置的过滤器对数据进行分析,并通过图表和趋势表格显示需要进行哪些维护或修复操作。

完整的软件系统将提供数据采集、分析、可视化和自动化。无论有多少台机器在监控,最终用户应该能够清楚,合理地了解所有测量系统。掌握这些数据后,工厂主管和技术人员可以向管理层进行汇报。

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