在现代制造业中，优化运营绩效方面最重要的进步之一是使用数据驱动的决策。随着物联网、人工智能和机器学习等技术的出现，预测性维护在确保效率、减少停机时间和降低运营成本方面已成为游戏规则的改变者。
本文探讨了数据收集在预测性维护中的作用，它与传统维护方法有何不同，以及制造商如何实施数据收集以改善运营。
关键要点
- 数据驱动的决策： 数据使制造商能够优化运营、减少效率低下并加强整个生产线的资源分配。
- 预测性维护： 与被动维护或预防性维护不同，预测性维护使用实时数据来预测故障并最大限度地减少停机时间。
- 传感器集成： 物联网传感器持续监控机器状况，捕获温度和振动等指标，尽早发现异常。
- 人工智能和机器学习： 算法分析大型数据集以识别模式，从而实现准确的故障预测和优化的维护计划。
- 实施方面的挑战： 要成功进行预测性维护，就必须解决数据质量、系统集成和网络安全等问题。
- 竞争优势： 投资预测技术的公司可以改善资产管理，并在制造业获得长期优势。
数据驱动决策在现代制造业中的重要性
数据是当今工业创新的核心。在制造业中，数据驱动的决策可以帮助公司更深入地了解其系统，从而优化流程和资源。有了数据，制造商可以：
- 发现效率低下的问题 在它们导致大量停机之前。
- 预测潜在故障 在机械中，可以及时进行维修和更换。
- 优化生产线，确保稳定的产出，最大限度地减少浪费。
随着制造业务变得越来越复杂和相互关联，对精确数据收集和分析的需求呈指数级增长。
数据收集在预测性维护中的作用
预测性维护使用数据在故障发生之前进行预见。与通常依赖定期或被动维修的传统维护不同，预测性维护使用从嵌入在机械和设备中的各种传感器收集的实时数据。这些数据有助于持续监控机器的状况，使制造商能够预测设备何时以及为何会出现故障。
在该系统中，通过高级算法对收集的数据进行分析，以识别可能表明即将发生故障的模式和异常。通过预测何时需要维护，制造商可以避免计划外停机和昂贵的维修。一个 麦肯锡报告 还发现预测性维护最多可以减少机器停机时间 50% 并通过以下方式延长老化设备的使用寿命 20— 40%。
传统维护与预测性维护
传统维护方法可以分为两种类型：反应性维护和预防性维护。
- 被动维护：这种方法只能在机器出现故障后进行维修，从而导致代价高昂的停机时间和紧急维修成本。
- 预防性维护：无论设备状况如何，都定期进行维护，这可能会导致不必要的维护或错过更有效维修的机会。
相比之下，预测性维护通过使用实时数据预测设备故障来提高运营效率，从而允许制造商仅在需要时采取行动。这可以降低维护成本并改善资产管理。
预测性维护的好处
的好处 预测性维护 范围广泛，尤其是在降低成本和提高整体效率方面：
- 减少停机时间：通过预测机器何时会出现故障，公司可以在不中断生产过程的情况下安排维护。
- 降低维修成本：及时维修可防止设备受到严重损坏，从而降低维修成本。
- 延长设备寿命：定期的数据驱动维护可确保机器处于最佳运行状态，延长其使用寿命。
- 提高了生产力：通过减少计划外停机时间，生产运行更顺畅、更高效。
数据在预测性维护中的重要性
数据是预测性维护的支柱。从制造系统的不同部分收集各种类型的数据，以建立预测模型。一些最关键的数据类型包括：
- 运营数据：这包括生产速度、能耗和机器性能等实时指标。
- 环境数据：温度、湿度和压力等环境因素会影响机械性能，是预测模型不可或缺的一部分。
- 机器生成的数据：机器直接生成的数据，例如振动、电机状况和磨损模式，有助于识别潜在的故障。
利用这些数据，机器学习模型可以根据历史趋势预测故障，优化维护计划和生产流程。
预测性维护的关键数据收集方法
有效 数据收集 预测性维护涉及多种方法，每种方法都旨在从机器中捕获关键数据。
传感器和物联网设备
物联网 (IoT) 通过实现设备的实时监控，彻底改变了制造业。嵌入在机器中的物联网传感器捕获温度、振动和压力等数据，并将这些信息发送回中央系统。这些传感器对于了解设备的运行状况至关重要。
机器学习和 AI 算法
机器学习和人工智能算法分析从传感器收集的数据，以预测设备故障。通过处理大量数据，人工智能可以识别人类操作员无法立即看到的模式。
人工智能模型用于预测泵、电机和其他关键部件的故障，确保在重大故障发生之前及时进行干预。
手动收集数据
而 物联网设备 而且 AI 是强大的工具，手动数据收集在预测性维护中仍然起着作用。运营商可以通过以下方式提供有价值的见解：
- 操作员报告：人工检查可以检测出传感器未捕获的故障迹象。
- 手动检查：定期检查和维护日志有助于识别自动化数据中可能无法立即显现的问题。
集成自动和手动数据可提高预测准确性。
预测性维护数据收集面临的挑战
尽管预测性维护提供了许多好处，但并非没有挑战。制造商在实施时必须考虑几个因素 数据收集策略:
- 数据质量和准确性：为了使预测模型有效，使用的数据必须是高质量的。这包括确保对传感器进行校准和定期验证数据，以避免错误的预测。
- 整合来自多个来源的数据：由于机器和传感器众多，数据通常分散在多个平台上。将这些数据整合到一个统一的系统中对于有效的决策至关重要。
- 数据隐私和安全：由于制造商收集了大量的运营数据，因此确保这些数据的隐私和安全至关重要。遵守诸如 GDPR 等法规至关重要。
利用来自 Sapien 的高质量数据实现维护转型
通过对机器、环境和运营数据的智能分析，数据使制造商能够预测故障、最大限度地减少停机时间并最大限度地提高运营效率，从而彻底改变制造业，尤其是在预测性维护方面。
为了在快速发展的行业中保持竞争力，具有前瞻性的制造商必须投资于强大的数据收集和预测性维护技术。Sapien的数据收集服务为您提供专为工业用例量身定制的高质量、可操作的数据集，因此您可以放心地简化运营、削减维护成本并延长设备寿命。
准备好让您的制造业务适应未来了吗？与Sapien合作，利用精确数据收集的力量，将您的预测性维护策略提升到一个新的水平。
常见问题解答
预测性维护中使用哪种传感器？
温度、振动、压力和电流/电压传感器等传感器用于监控设备运行状况。这些传感器收集实时数据，有助于预测故障并确保及时维护。
除了制造业以外，还有哪些行业使用预测性维护？
除制造业外，预测性维护还广泛应用于能源、运输、航空航天以及石油和天然气领域，帮助这些行业优化运营并降低风险。
中小型制造商能否负担得起预测性维护解决方案？
是的，许多预测性维护解决方案都是可扩展且经济实惠的，尤其是基于云的平台和入门级解决方案，它们降低了前期成本，使小型企业可以使用它们。
