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文档简介

徐工汉云浅析设备管理与预测性维护预测性维护是一种预测机器部件未来故障点的技术，所针对的对象是机械设备，可以对设备实时监测，进行大数据分析，提前感知设备故障，在部件发生故障之前其进行维修或更换，从而使设备的停机时间降到最低，以及让设备机械部件的寿命最大化，同时可以远程服务和提前排查故障隐患，使维护变得更加智能，运营更加可靠，成本也更低。接下来，我们一起来详细了解下设备管理与预测性维护有哪些作用。▼预防硬件故障通过数据的收集预测分析，可以提前得知设备可能会发生的故障，以及故障的原因，从而让工程师在机器离线或休眠时进行修理。▼优化维护例程通过预测分析，可以准确的找出需要引起关注的机器或零部件，工厂技术人员便根据需要调整机器或零部件的库存，以及其它的一些优化维护问题，为企业节省时间、人力等资源成本。▼加强工作场所安全通过预测分析，可以预知设备故障，以便工程师检测维修，从而降低意外事件的发生，有效加强工厂工艺场所的安全性。▼提升产品质量机器设备突发故障会导致一系列严重问题，包括原材料损坏、机器设备零部位报废，以及机器设备的维修成本等等。而通过采用机器设备预测性维护技术，则可以有效降低机器设备突发故障率，提升产品质量，确保企业效益。▼利用IoT预测分析根据专业人士研究，到了2022年，预估智能工厂市场规模将超过2000亿美元，而这利益于IoT、大数据和预测分析技术。也就是说，这些技术有可能将生产力、获利提升到全新高度，不论是制造商还是消费者都能获利。简单来讲，通用应用预测性维护技术，可以有效解决机械设备生产运营的实际问题，包括设备使用情况，预计设备使用寿命，下一个生产周期中设备发生故障的概率，设备发生具体故障的原因等等。预测性维护的实例可参考徐工信息汉云平台携手新贝斯特国际集团在数控机床领域的工业互联网合作，汉云围绕智能车间、数控机床智能改造、数控机床预测性维护、大数据分析等层面进一步推动数控机床行业发展。汉云利用自身多年的工业互联网实践，提供机床本体数据、传感器数据的采集方案及数采部署实施方案，借助新贝斯特的行业经验及预测性维护模型验证平台，进行机理模型搭建、算法研究、试验验证，以拓展汉云工业互联网平台在机床领域的数据应用，打造有价值的机床行业数据应用APP。由上述可得知，预测性维护是未来智慧工厂的重要组成部

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