互联网时代的设备维护

1、 互联网时代的设备维护 导语本文从设备维护类型出发，对三种不同类型的设备维护进行简单介绍，详细分析了预测性维护的特点和应用方法。0 引言随着信息时代的到来，物联网已经步入人们工作、生活的方方面面，作为物联网的一个重要组成部分工业物联网也成为我国各行各业并不陌生的名词，由于工业物联网技术的创新与发展，数据挖掘与分析、自动监测技术和传感器技术在设备维护保养中的应用，改变了传统的设备维护保养思维和方式，使设备维护保养从故障后维护与定期维护，走向预测性维护。1 设备维护的类型纵观我国大多数组织的设备维护保养方式，一般包括故障性维护和预防性维护两大类。故障性维护是指在设备发生故障、不能正常运行时，设备管

2、理人员对其实施维修，也就是说设备发生故障后设备管理人员才考虑对其实施维护，因此人们也将其称之为 补救性维护 ，这是设备维护管理中最简单、最低级的方式，不言而喻这种方法可以称得上没有对设备实施维护管理，它将造成组织设备维护费用的高额投入，它是所有维护方法中维护费用最为昂贵的一种。历史经验和统计数据告诉我们，这种维护费用是预防性维护模式下实施相同项目维护保养费用的3倍。预防性维护是指按照设备管理人员制定的维护保养计划对设备实施维护或更换零配件，它通常包括定期检查、检测、维护、保养、拆修、更换零件、配件等；预防性维护按照在维护计划制定中关注的问题维度不同，一般可以分为：按照规定时间实施的维护、按照设

3、备规定性能水平的维护、按照规定设备状态的实施维护。目前我国的大部分组织都是通过制定设备维护保养计划，对设备实施每年维护保养、半年维护或者季度维护保养，这些种类的维护保养方式都属于基于时间的设备维护保养；根据设备上或设备功能位置上监测点安装的自动测量仪表读出的数据，判断设备当前的性能水平而对其实施维护保养，这种维护保养方式就是按照设备规定性能水平的维护。例如我们生活中经常碰到的新车行驶5000公里后进行首次保养（更换机油），这就是居于车辆性能的维护保养。通过对设备实时状态或操作参数（如温度）实施监控，当设备受控参数达到某一规定值或者经验值后，设备维护保养工作人员立即对其实施维护，这一种设备实施维

4、护保养方式就称为按照规定设备状态的维护保养。通过上面介绍，我们可以发现预防性维护是一种按照事先计划安排实施维护的工作方式，是一种事先实施维护保养的工作方法，因此对于相同的维护内容，它的维护成本比故障性维护要少，但是由于它是居于设备中零部件历史平均损坏率和人们工作的经验数据来制定维护保养计划、实施维护；它是居于规定的时间间隔实施维护保养，没有考虑到设备的实际运行状态，因此难免会出现维护工作缺乏针对性，这无形中提高了维护保养成本和设备停产时间。为了解决上述缺陷，按照以预防为主的工作思维，在信息化、数据化的大环境下，借助自动控制、自动检测、大数据、云计算、机器学习算法等工具的使用，对设备实施维护保养

5、管理，那就是设备的第三种维护方式，即预测性维护。接下来我们就谈谈这种维护保养方式。2 预测性维护的应用预测性维护是借助监测工具对设备运行状况实施周期性或持续监测，通过对监测结果进行分析、与既定数据、经验数据、检测故障发生前的机械状态进行比较，预测故障发生的时间，通过机器学习算法和模型来分析评估设备状况，实施维护保养的一种方法。这是以预防为主，将事后控制转换为事前管理，通过分析和预测事先实施维护保养的工作思维；它使设备维护保养管理工作改变了以前被动的工作方式、成为居于预防工作思维的主动工作方式，从而延长了设备的使用寿命，降低了设备的维护成本。当然要预测出设备发生故障的时机并不是一件简单的事情，必

6、须从设备运行数据中整理出关键指标，结合历史经验和相关标准，应用数据分析工具和方法，在保证设备运行状态随着时间而改变的前提下，最终形成一个与设备实际运行状况相互吻合的预测性维护模型。预测性维护是我们前面介绍的三种设备维护保养方式中最为复杂的设备维护保养方式，这种方式用传统的设备管理思维和维护保养方法是不能完成的。预测性维护是在当今电子技术、传感器技术和通讯技术广泛应用的环境下，基于人工智能和机器学习算法不断进步、自动化设备管理不断普及的前提，才能得到应用和推广。预测性维护的设备维护管理工作的指导思想是减少设备维护的盲目性、提高设备维护工作的针对性；其工作思路是借助对设备运转状况、工作效率、热量分

7、布和其他指标进行监视，凭借设备状态监测、故障诊断、故障预测的方法，为设备维护保养策划和实施提供依据的一种设备维护保养方法，这种设备维护保养方式有利于延长设备使用寿命、降低设备维护成本、提供设备工作效率；从设备供应商角度而言，可以增加供应商与客户的黏度，使供应商与用户形成合作伙伴关系，在日趋激烈的竞争环境中掌握主动权；从设备使用单位的设施设备战略管理角度而言，这种设备维护保养方式引导设备维护工作向自动化、智能化和机器学习算法迈进。按照可靠性理论对产品生命周期进行分析，可以发现产品在其生命周期的不同阶段故障的发生是遵循可靠性的 浴缸曲线 的原则。不论是何种类型的组织、其设备的运行环境条件如何、其生

8、命周期也必然遵循 浴缸曲线 的原则，具体包括早期故障阶段、稳定状态阶段和损耗阶段等三个阶段(如图1所示)。根据 浴缸曲线 设备使用组织在刚刚购买并使用设备时，设备出现故障的概率会比较高，这时设备维护保养工作就必须比较频繁；在设备使用一段时间后，经过了早期故障阶段的筛选，设备就进入稳定工作期状态，此时设备的故障概率必然会减少，理所当然设备维护保养工作者对设备维护保养工作的频率也可以减少；在设备进入耗损阶段，设备故障率又会飙升，这时组织可以考虑增加设备的维护保养频率，或者考虑将该设备淘汰，购买新设备。根据设备生命周期各阶段的这种特性，设备使用组织可以应用有效的监测、控制手段、凭借算法分析、根据设备

9、实际运行状况结合组织设备使用环境、使用条件的实际特点、建立符合组织自身运营特色的设备预测性维护模型，实施有针对性的设备预测性维护，这就提高了设备的可靠性、安全性、减低了设备维护成本、提高了设备效率、延长了设备寿命，最终提升组织的生产效率、减低组织的运营成本。图1 设备生命周期浴缸曲线通过上面介绍我们可以发现预测性维护可避免设备维护的盲目性，增强设备维护工作的针对性；提高设备的可用性、连续性和可靠性；减少由于设备维护保养引起的组织生产总停机时间、减少设备维护保养工作量、降低设备维护保养总维护成本；正是这些特点使预测性维护逐步成为各种不同类型、不同规模的组织追求的设备维护保养方式。在组织对设备的管

10、理向预测性维护迈进的过程中，各种不同类型的组织根据其设备维护保养能力、使用设备先进性的不同，采用不同的预测性维护方式。部分组织直接购买预测性维护监测设备，实现预测性维护；但是一些设备管理能力比较强的组织，往往是结合自身设备使用状况、设备故障维修经验，基于传感器技术，采集大数据分析，实施基于状态监测的预测性维护，以降低设备的购置成本和维护成本、提升设备绩效、提升组织持续竞争力。目前大多数组织，在预测性维护模型建立过程中通常使用基于传感器检测的设备预测性维护，其实际做法一般为：温度测量、动态监测、流体分析、电气测试与监测等方法。温度测量检测法通常用于机械摩擦过大、电机发热、变压器温升等问题导致设备

11、故障的预测性维护工作。设备维护保养人员可以直接将温度传感器或红外热成形技术应用于运行设备的实时监控。如对生产流水线上的电机进行温度检测及时掌控电机发热情况、对流水线上的轴承进行温度测量及时掌控机械摩擦情况、对于供配电设备上的变压器温度实施检测及时掌控变压器温升情况，以便适时实施预测性维护。动态监测通常用于检测磨损、不平衡、不对中以及内部表面磨损导致设备故障的预测性维护工作。它一般借助波普分析，冲击脉冲分析手段，对被观察设备部件的既定参数实施监测，并根据测量的结果对照已知标准或经验，评价设备运行实际状况，确定设备的维护需求、并加以实施。如在设备皮带磨损方面，我们知道皮带使用过程中常见的故障为：冲

12、击负荷大造成的断裂，张紧力过低造成的皮带分离、带轮不平行造成的皮带磨损等。进一步分析皮带磨损的特征，发现它一般表现为：皮带轮锥度磨损和皮带轮轴磨损两种。为此我们可以通过对皮带的张紧力进行测量、对皮带的挠度进行测量，以预测设备潜在故障发生的时机，及时实施预测性维护。电气测试与监测一般通过对设备电气系统的电参数实施监测为预测性维护提供依据。如通过对锡锅加热管电流进行监测，了解加热管的热量输出，从而推算出锡面温度的平衡情况，及时发现预测性维护的需求，消除由于加热管坏导致锡温不平衡，造成产品质量问题的隐患。流体分析一般通过对由于油的污染、降解等问题导致的设备故障；或者由于润滑油、液压、绝缘油等问题引起的设备故障，实施监控为预测性维护提供依据。3 结论纵观故障性维护、预防性维护和预测性维护三种设备维护保养类型，预测性维护不言而喻是一种