了解预测性维护
定义：什么是预测性维护？
预测性维护 预测性维护（PdM）是一种维护策略，它利用 状态监测 利用数据预测设备故障何时发生，并在最佳时机（问题检测到后、功能失效发生前）安排维护。预测性维护结合了周期性或连续性测量（振动, （例如温度、油液分析等） 趋势分析 并具备诊断专业知识，能够预测剩余使用寿命和维护干预时间，从而最大限度地提高设备利用率，同时最大限度地降低维护成本和故障风险。.
预测性维护代表着从被动式（运行至故障）和预防式（固定计划）维护向数据驱动、基于状态的策略的演变，优化了设备可靠性和维护支出之间的平衡，通过减少停机时间、延长组件寿命和消除不必要的维护，实现了 5-10:1 的典型投资回报率。.
预测性维护与其他维护策略
被动维护（运行至故障）
- 方法： 故障后的修复
- 成本： 计划成本最低，但总成本最高
- 停机时间： 非计划性的，通常是延长的
- 适用人群： 非关键性、低成本、冗余设备
预防性维护（基于时间）
- 方法： 按固定时间间隔进行的计划维护
- 成本： 中等程度，有些工作是不必要的。
- 停机时间： 已计划但可能为时尚早
- 问题： 可能会更换仍有使用寿命的部件，或者错过两次保养间隔期间的早期故障。
预测性维护（基于状态的维护）
- 方法： 当情况表明需要时进行维护
- 成本： 监控投资但要实现最佳总成本
- 停机时间： 计划于最佳时机
- 好处 最大限度地利用设备，最大限度地减少不必要的工作
PdM技术和方法
振动监测
- 利用便携式仪器进行基于路线的测量
- 在线连续监测
- 光谱分析 和趋势
- 轴承包络分析
- 检测项目：不平衡、不对中、松动、轴承缺陷、齿轮问题
热成像
- 红外相机勘测
- 检测电热点和机械摩擦
- 快速全院筛查
- 互补振动
摩擦学（油液分析）
- 粒子计数和鉴定
- 磨损金属分析
- 润滑剂状况
- 内部组件状况
超声波检测
- 轴承状况评估
- 泄漏检测（蒸汽、压缩空气）
- 电晕/电弧
电机电流特征分析
- 电机状态的电信号
- 转子棒缺陷，定子问题
- 无创监测
PdM项目实施
第一阶段：评估和规划
- 设备关键性分析
- 技术选择
- 资源需求
- 投资回报率论证
第二阶段：基线和设置
- 仪器购置
- 人员培训
- 基线 测量
- 数据库设置
- 报警限值设定
第三阶段：运行
- 定期数据收集
- 分析与趋势
- 报警管理
- 生成工单
- 维护执行
第四阶段：优化
- 优化航线和频次
- 调整报警限值
- 扩大覆盖范围
- 持续改进
成功指标
可靠性指标
- 平均故障间隔时间 (MTBF) 增加
- 减少计划外停机时间
- 设备可用性改进
- 消除灾难性故障
经济指标
- 降低维护成本
- 减少备件库存
- 生产损失避免
- 投资回报率计算
运营指标
- 每次检查发现的缺陷
- 从检测到故障的提前期
- 计划内工作与计划外工作的比例
- 项目覆盖范围（监测的%设备）
挑战与解决方案
初始投资
- 挑战： 设备、培训、人员成本
- 解决方案 分阶段实施，投资回报率论证，从关键设备开始
文化变革
- 挑战： 对新方法的抵制
- 解决方案 培训、已取得的成功、管理层支持
数据过载
- 挑战： 大量数据需要分析
- 解决方案 自动化分析、异常报告、优先级排序
一体化
- 挑战： 将配置管理 (CM) 与配置管理管理系统 (CMMS) 和运营连接起来
- 解决方案 软件集成、明确的工作流程、交叉培训
行业标准
- ISO 17359： 状态监测和诊断指南
- ISO 13372： 状态监测词汇
- ISO 13373： 振动状态监测程序
- ISO 18436： 状态监测人员认证
预测性维护利用状态监测技术，将维护从成本中心转变为价值驱动因素。通过预测故障发生前的情况并优化干预时机，预测性维护计划能够最大限度地提高设备的可靠性和可用性，同时最大限度地降低总维护成本，从而在现代工业运营中实现基于状态的资产管理。.
类别
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