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預測性維護計劃中的人為角色

時間:2021-01-19 09:59來源:未知作者:Hong Kong

對于所有制造商而言，防止故障對于***大限度地減少停機時間并降低昂貴的維修成本至關重要。近年來，諸如工業物聯網（IIoT），大數據分析和云存儲之類的技術已經從科幻小說領域轉變為生產線上幾乎普遍存在的技術。這些技術允許車輛，工業設備和組裝機器人將基于條件的數據發送到集中式服務器。這樣可以更輕松地進行故障檢測，并用預測性維護程序替換無功維護程序。不可否認，預測性維護技術的前景一片光明，預計年增長率為24.5％，但一些制造***人士可能想知道，在這個數字化的未來中，人類工作者的作用是什么。

一個好的預測性維護程序需要策略

無需花時間仔細計劃您的預測性維護程序，幾乎不可能達到預期的結果。一個制造商可能會決定增加產量，而另一個制造商可能會優化其計劃以***大程度地減少設備磨損。建立目標后，您需要確定從哪些計算機收集數據。所需數據可能會因機器類型而異。溫度，超聲波和振動數據，或所有這些輸入的組合，可以提供有價值的見解。一個運行良好的預測性維護程序將仔細確定如何收集數據以及收集頻率。適當的策略將確保您的員工僅收集與您正在監視的機器和已建立的目標有關的數據。

機器學習程序僅與所提供的數據一樣好

盡管已經就機器學習程序為預測性維護帶來的價值進行了許多論述和撰寫，但重要的是要記住，這些工具的性能與提供給它們的數據一樣好。當預測性維護程序***次開始時，通常沒有足夠的數據來確定何時發生故障。但是，訓練有素的員工可以模擬故障數據并教程序識別警告信號。啟動預測性維護程序時，必須仔細考慮數據收集源并填補可能遺漏的任何漏洞。一旦預測性維護程序啟動并運行，機器學習算法就有可能在故障發生前幾個月檢測出潛在的致命異常。

事半功倍

過去，機器維護程序要求進行常規的手動檢查以防止關鍵設備發生故障，而預測性維護程序則將冗余降至***低。這有助于防止工廠技術人員檢查處于正常工作狀態的設備。但是，這并不意味著所有維修和檢查都將停止，這僅意味著我們在進行維修方面變得越來越聰明。技術人員可以更好地安排對***風險設備進行檢查的優先級，并使生產率提***八倍。通過收集足夠的數據并進行戰略檢查，制造商***終可以實現零計劃外維護，這是美******防部宣布的目標在其許多作戰艦隊中部署了IoT設備和預測性維護軟件。