制造行业进行状态监测的方法有哪些?

知识库  2020-12-24

在生产制造过程中,如果设备停机时间越长,企业所造成的停机损失就越大。所以做到精准的设备状态预警,减少设备停机时间,对企业的整体经营来说十分重要。

理论上,似乎每台生产设备都可以24小时不间断地工作。但在实际生产过程中,意外停机时有发生,而运维团队会采用不同的方法和维护策略,缩短停机时间和降低停机频率。设备资产需要定期的干预和维护,因为生产过程中的使用和磨损会导致设备故障的产生。

预测性维护

许多企业为了找到对设备进行监测及停机维护和故障导致停机之间的平衡点,在进行设备资产管理时会使用多种维护策略。以下是四种常见的维护策略:

1、故障维护,也称为修复性维护(RM)。这种简单的策略遵循“在不进行维护的情况下使用设备直至故障停机”的模式。这种维护策略的唯一优点是无需投资即可延长机器的使用寿命。缺点是在全天候工作模式下的计划外故障会导致停机时间更长,也会提高资源和人工成本,导致备件库存过多,以及延长生产事件的调查时间等问题。

2、预防性维护(PM)。预防性维护也称为基于时间的维护,包括计划的停机,降低机器故障发生的频率。但是缺点仍然存在:维修过于频繁,零件在真正的使用寿命到期之前就被更换,从而增加了维护的成本。而且在基于时间的维护策略下,仍然可能会发生重大故障,这可能是因为无法根据设备资产的生命周期正确校准维修时间,或者是无法发现一些即将发生的故障和不可避免的随机事件。

3、预测性维护(PHM)。这项策略是根据机器设备的状况,而不是按计划的或定期的干预来安排停机维护。预测性维护使企业可以更好地利用机器备件的整个使用寿命,减少备件库存,因为大多数维修计划都在计划中。通过高级故障检测,可以在机器设备发生更严重的损坏之前进行维修。而在进行预测性维护之后,计划外的停机频率也会大大降低。这种维护策略的唯一缺点是需要投入更多的时间和精力去检查机器和解释结果。

4、以可靠性为中心的维护(RCM)。如果公司采用的是状态监测的策略,团队就需要监测重要设备上的各种参数和运行状况指标,并观察变化的趋势。例如,如果振动值与往常一样,那么机器的健康状况基本上是稳定的,不需要进一步的操作。但如果振动等级增加,测量值超过报警限值或阈值,团队此时应该介入并进行进一步检查和分析,以确定根本原因。问题诊断后,团队需要更密切地监测设备,同时安排修理以避免造成严重的损坏。

这种策略也称为RCM,以可靠性为中心的维护,它包括预测性维护和在机器设备上进行校正所需的操作。RCM是一种技术复杂的方法。因此,RCM多用于已掌握基础知识的精英阶层——预防,基本检查和预测性维护。

为什么企业需要预测性维护?

传统工厂一般采用故障维护(只能在故障后修复)或预防性维护(按照预定的时间表)的维护方式。但是,故障维护意味着只要当故障发生之后,已经造成损失才能够对设备进行维修维护;预防性维护也会造成部分零备件过早被更换废弃,而且一些突发故障仍然不能避免。

我们通常只能看到设备故障的一些表象问题,例如失效、瑕疵、缺陷等,但并不清楚具体是磨损、腐蚀还是其他什么因素导致了这些结果,这就需要智能技术来识别并预测其发展趋势,并将这些信息传递给客户来做决策。

设备状态监测

从工厂设备资产管理角度来看,每台机械设备都是一笔重要的资产。在今天,智能时代,基于传感器技术、数据采集、大数据分析、云服务技术,使得基于状态监测的预测性维护变得更加便利,成本也能控制得更低。

借助耕云设备维护管理系统,可以对设备资产实时物联监测,实现设备状态预警,如有故障隐患会自动进行报警。针对频率低、影响大的故障异常,适宜采用物联监测及诊断预测的维护方式,通过加装专业的传感器和通信装置,采集设备状态、故障代码、运行时间及运行参数等信息,通过专业化的智能数据分析,提前或实时诊断设备异常状态,自动触发维护工单。

耕云科技通过整合上下游合作伙伴的资源,综合应用传感器、物联网、专家知识库等技术手段,为客户提供了完整的设备维护管理解决方案。实现了设备故障异常预警,提前调度人员进行干预,避免设备故障停机,有效减少意外停机造成的损失,延长设备健康寿命,真正用数字化手段帮助企业降本增效。


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