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前言

预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）是以状态为依据(Condition Based)的维修。
在设备运行时，对设备的主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测，利用数据分析和建模技术，识别出设备的潜在故障或性能下降趋势，从而提前进行维护操作，以避免设备故障导致的生产中断或安全事故。
预测性维修集设备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维修决策支持和维修活动于一体，提前预测设备可能出现的故障，从而在故障发生前进行有针对性的维护。实现及时预警可能出现的风险，减少停工停产，提高生产管理效率，避免生产线的停机。

一、应用场景

1、电机故障预测

电机是制造业中广泛应用的动力设备，其运行状态直接影响到生产的正常进行。通过对电机的电流、电压、温度、振动等参数进行实时监测和分析，可以提前发现电机可能出现的故障隐患。例如，当电机的电流出现异常波动时，可能预示着电机内部存在短路或断路问题；温度升高过快可能表示电机散热不良或负载过大。利用机器学习算法对这些数据进行建模分析，能够准确预测电机故障的发生时间和类型，以便及时采取维护措施，避免电机损坏导致的生产中断。

2、轴承磨损检测

轴承是设备中关键的转动部件，其磨损情况对设备的稳定性和可靠性有着重要影响。通过在轴承部位安装振动传感器和温度传感器，实时采集轴承的振动信号和温度数据。数据分析系统可以根据这些数据的变化趋势，判断轴承的磨损程度。当轴承磨损达到一定程度时，振动信号的频率和幅值会发生明显变化，温度也会升高。基于这些特征，利用FineBI建立故障预测模型，能够提前预测轴承的磨损趋势，为更换轴承提供准确的时间节点，防止因轴承过度磨损引发设备故障。

3、刀具寿命预测

在机械加工行业，刀具的寿命直接影响到加工质量和生产效率。通过监测刀具在加工过程中的切削力、振动、温度等参数，结合刀具的历史使用数据和加工工艺参数，可以建立刀具寿命预测模型。例如，随着刀具的磨损，切削力会逐渐增大，振动也会加剧。利用数据分析技术对这些参数进行实时分析，能够预测刀具的剩余寿命，在刀具寿命即将结束时及时更换刀具，避免因刀具过度磨损导致的加工精度下降和产品质量问题。

4、管道泄漏检测

制造业中的管道系统用于输送各种流体介质，如气体、液体等。管道泄漏不仅会造成资源浪费，还可能引发安全事故。通过在管道上安装压力传感器、流量传感器和声学传感器等设备，实时监测管道内的压力、流量和声音信号。当管道发生泄漏时，压力和流量会出现异常变化，同时会产生特定频率的声音信号。通过数据分析对这些信号进行处理和分析，能够快速定位泄漏点，并预测泄漏的发展趋势，及时采取修复措施，保障管道系统的安全运行。

5、减速机故障预警

减速机是许多工业设备中的重要传动部件，其故障可能导致设备停机。通过监测减速机的油温、油位、振动、噪声等参数，结合减速机的运行时间和负载情况，运用数据分析方法可以建立减速机故障预警模型。例如，油温过高可能表示减速机内部存在摩擦过大或润滑不良问题；异常的振动和噪声可能暗示减速机的齿轮或轴承出现故障。通过对这些参数的实时监测和分析，能够提前发现减速机的潜在故障，及时进行维护和检修，避免故障扩大化。

6、控制系统故障诊断

现代制造业设备通常配备复杂的控制系统，控制系统的故障会严重影响设备的正常运行。通过对控制系统的电气信号、逻辑指令、通信状态等数据进行实时监测和分析，利用故障诊断算法可以快速定位控制系统中的故障点。例如，当控制系统的某个模块出现通信中断或逻辑错误时，数据分析系统能够及时发出警报，并提供故障原因和解决方案。通过预测性维护，可以提前发现控制系统中的潜在故障隐患，及时进行修复和优化，确保控制系统的稳定可靠运行。

二、重点问题

1、数据采集难题

一是设备数据，制造业设备种类繁多，不同设备的数据接口、数据格式和通信协议各不相同，导致数据采集难度大。而且，一些老旧设备可能缺乏必要的数据采集装置，难以获取全面准确的运行数据。二是故障数据，包括故障记录、维修记录等，很多企业都存在记录缺失或者不完整的情况。

解决方案：采用标准化的数据采集协议和接口，对老旧设备进行数字化改造，安装数据采集传感器，确保能够实时、准确地采集到设备的各类运行数据

2、技术复杂性

预测性维护是一门融合计算机科学、数据科学、大数据、人工智能、工业软件和物联网、工程领域专家知识以及统计学等多学科知识的技术，设备运行数据往往包含大量的噪声和干扰信息，数据量庞大且复杂。传统的数据分析方法难以从这些数据中提取有价值的信息，预测设备故障。
解决方案：引入高水平的技术能力和综合性的跨领域技术人才，对设备数据进行深度挖掘和分析，建立精准的故障预测模型。

3、实施目标和投资回报周期不明

预测性维护技术早期需要大量的资金投入，包括软硬件的开发升级与集成、传感器的安装、人员培训等等。而且系统需要持续迭代和改进，短期内难以看到显著的经济效益。
解决方案：分析现有维护体系的主要痛点和不足，进行执行前的可行性研究和评估，选取1~2个项目进行试点，如产线上的某个关键主轴、齿轮箱或电机等，然后再扩大范围。

4、模型准确性受影响因素众多

预测性维护模型的建立涉及数据收集、数据处理与分析、建模方法和算法选择、模型训练与验证、模型部署与迭代等多个过程，任何环节的偏差都可能影响模型的准确性。受环境变化、原材料波动、设备性能退化等因素影响，模型的准确率可能会出现下降。
解决方案：加强数据采集和处理、深入研究设备机理、优化模型结构和参数设置以及建立有效的模型验证机制等措施，确保模型在动态工况下的自适应更新能力同样至关重要，即提高模型的鲁棒性和泛化性。

5、对工业知识的理解与总结不足

预测性维护不仅涉及技术层面的建设，更需要结合工业现场实际情况，深入理解工业过程的原理、工艺和设备等知识。工业现场人员的流动性、或缺乏有效的知识沉淀与传承机制等，导致企业对工业知识的理解与积累不足。
解决方案：通过对设备运行原理、生产工艺流程、故障产生原因等地了解与运用，建立故障与监测数据之间的关联关系，制定合理的数据采集策略；机理模型是推进预测性维护的常用建模方法，与数据驱动模型的方法相互补充，利用机理模型可模拟数据支持模型的建立。

参考：
预测性维护：为何落地难？如何有效推进？