预测性维护是制造中用来预测设备故障发生前的一种主动方法,依靠数据分析和计算来确定维护活动的最佳时间,减少故障时间和成本.

预测性维修计算

关键计算涉及分析传感器数据,以查明显示潜在故障的规律。通常的衡量标准包括故障之间的平均时间(MTBF)和剩余有用寿命(RUL),这些计算有助于确定何时应安排维护。

MTBF通过将总运行时间除以该期间的故障次数来计算. RUL根据当前数据趋势估计设备在需要维护之前可以运行多久.

预测性维修的效益

实施预测性维修有几种好处,它可以尽量减少计划外的停工时间,延长设备使用寿命,并通过避免不必要的维修来降低维修费用.

此外,预测性维修通过防止可能导致事故的设备故障,提高安全性,并通过更好的时间安排和资源分配,提高生产效率。

通用技术和工具

  • 振动分析
  • 热成像
  • 石油分析
  • 数据分析软件