如果你的生产线突然停工会发生什么？ 这事可能你以前经历过，而且以后也可能会再发生。’ …
每当关键设备因任何原因停止工作时，除非您的团队做好应对准备，否则生产力、收入和客户忠诚度都会下降。——
轻微的故障和代价高昂的危机之间的区别往往在于一点： 你是否预见到了故障的发生？
倾听机器的价值
机器通常不会毫无预兆地发生故障：它们运行温度会比平时高，振动频率会略有不同，电流消耗会略微增加等等。这些细微的变化很容易通过人工检查和定期检查而被忽略，但忽视它们会造成高昂的代价。’’
虽然大多数现代生产线效率很高，但它们也容易因部件老化和未被发现的设备健康问题而发生意外故障。’ 无论你的操作多么先进，一个部件的故障都可能导致整个系统崩溃。
什么是预测性维护？
预测性资产维护通过在故障发生前主动检测可能出现的故障，改变了先进制造业的格局。
通过连接设备实时传输的性能数据流，可以进行有意义的分析。’ 有了这些数据基础，你就可以识别细微的模式和趋势，发现早期预警，并在问题爆发之前采取行动。
以下是预测性维护的工作原理：’
- 传感器网络监测机器健康状况，并收集有关振动、温度、速度和压力等运行参数的数据。
- 我们会持续分析这些信息，找出其中的规律和差异，以便及早发现磨损、错位或疲劳的迹象。
- 当发现性能偏差时，维护团队会收到通知，以便完成必要的维修或安排零件更换。
将预测性资产维护想象成机器与操作员对话。 “” 当他们与负责线路运行的人员共享实时性能信号时，就可以预见并解决关键维修问题，避免设备发生故障。
根据您工厂的技术基础设施和数字化成熟度，预测性维护警报可能如下所示：’
- 使用简单的电子邮件通知团队成员有关问题
- 一旦检测到异常情况，现场技术人员将立即收到短信提醒。
- 仪表盘更新 为团队提供跨生产线和地点资产健康状况的统一视图
- 自动将传感器数据馈送到人工智能模型，以预测故障并优化维护时间
预测性维护对先进制造业的优势
对于运营和维护团队而言，尽早实时了解设备健康状况和性能会改变工作方式。 维修工作可以提前计划，而不是仓促行事。 零件可以订购，无需恐慌或加急发货。 生产可以持续进行，同时将维护安排在对生产影响最小的时间段内。
这种向预测性维护的转变对工厂运营产生了叠加效应：
- 设备故障将变得可预测和可预防，而不是突然发生且代价高昂。
- 由于团队可以按照自己的时间表工作，而不是被动地应对危机，因此维修成本更低。
- 机器运行可靠，使用寿命更长，因为磨损在加剧之前就得到了解决。 机器运行可靠，使用寿命更长，因为磨损在加剧之前就得到了控制。
- 维护人员会转移到最需要的地方。 ’
- 当机器在设计参数范围内运行时，能源效率会提高。
- 资产利用率提高，从而最大限度地提高吞吐量和投资回报率
预测性维护对原始设备制造商和集成商的优势
帮助工厂运营人员防止停机的相同互联数据，也有助于原始设备制造商 (OEM) 和系统集成商设计、制造和支持更智能、更具弹性的设备。
通过将远程监控功能融入产品和服务中，OEM 厂商和集成商可以将自己定位为长期运营合作伙伴。 他们会成为安装你的设备并使其保持运行的团队。 …
预测性洞察还可以帮助原始设备制造商改进自己的产品。 当 OEM 厂商能够观察数十个客户现场的性能时，他们就能了解自己的机器在实际运行条件下的表现：哪些部件磨损最快，故障从哪里开始，以及可以解决这些问题的可能设计变更。
释放互联数据在预测性资产维护中的作用
捕获和传输设备及性能数据是防止设备故障并保障正常运行时间的唯一方法。
例如，通过在现有传送带、机器人和设备上添加低成本传感器，可以实现…… 自动导引车（AGV）制造商可以实时获取振动、温度和电池健康状况等指标的数据。 当这些传感器数据与可编程逻辑控制器 (PLC) 信息（例如机器状态和错误代码）相结合时，维护团队就能全面、全面地了解资产健康状况。 凭借这些洞察力，他们可以在故障发生之前很久就发现问题的早期迹象。
贝尔登’完整的连接解决方案帮助工厂利用智能监控来解锁预测性资产维护等新的可能性。
我们的解决方案可让您：
- 从新旧机器中捕获、移动和集中实时数据
- 集成传感器和硬件以跟踪设备状态
- 统一数据，以便进行分析和采取行动。
通过采取正确的解决方案，先进的制造环境可以打破不可预测性的循环，并通过将隐藏的问题可视化并使其可操作，从而抢占先机应对干扰。