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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(guān)重要。近年來，諸如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT），大數(shù)據(jù)分析和云存儲之類的技術(shù)已經(jīng)從科幻小說領(lǐng)域轉(zhuǎn)變?yōu)樯a(chǎn)線上幾乎普遍存在的技術(shù)。這些技術(shù)允許車輛，工業(yè)設備和組裝機器人將基于條件的數(shù)據(jù)發(fā)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(shù)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(shù)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(jié)果。一個制造商可能會決定增加產(chǎn)量，而另一個制造商可能會優(yōu)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(shù)據(jù)。所需數(shù)據(jù)可能會因機器類型而異。溫度，超聲波和振動數(shù)據(jù)，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?qū)⒆屑毚_定如何收集數(shù)據(jù)以及收集頻率。適當?shù)牟呗詫⒋_保您的員工僅收集與您正在監(jiān)視的機器和已建立的目標有關(guān)的數(shù)據(jù)。

機器學習程序僅與所提供的數(shù)據(jù)一樣好

盡管已經(jīng)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(shù)據(jù)一樣好。當預測性維護程序***次開始時，通常沒有足夠的數(shù)據(jù)來確定何時發(fā)生故障。但是，訓練有素的員工可以模擬故障數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(fā)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(guī)的手動檢查以防止關(guān)鍵設備發(fā)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(shù)人員檢查處于正常工作狀態(tài)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(shù)人員可以更好地安排對***風險設備進行檢查的優(yōu)先級，并使生產(chǎn)率提***八倍。通過收集足夠的數(shù)據(jù)并進行戰(zhàn)略檢查，制造商***終可以實現(xiàn)零計劃外維護，這是美******防部宣布的目標在其許多作戰(zhàn)艦隊中部署了IoT設備和預測性維護軟件。