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        預測性維護策略的實現通常不是依賴單一的IT技術。更重要的是需要跟設備結構、工藝知識Knowhow結合,再通過大量的歷史時序數據樣本和維護工單數據,構建和訓練出準確率達標的模型。
        什么是預測性維護系統?預測性維護系統的作用
        2024-03-06

        什么是預測性維護系統?預測性維護系統的作用

                預測性維護(PredictiveMaintenance,縮寫PdM)是以狀態為依據(ConditionBased)的維修,在機器運行時,對它的主要(或需要)部位進行定期(或連續)的狀態監測和故障診斷,判定裝備所處的狀態,預測裝備狀態未來的發展趨勢,依據裝備的狀態發展趨勢和可能的故障模式,預先制定預測性維修計劃,確定機器應該修理的時間、內容、方式和必需的技術和物資支持。預測性維修集裝備狀態監測、故障診斷、故障(狀態)預測、維修決策支持和維修活動于一體,是一種新興的維修方式。

               預測性維護策略的實現通常不是依賴單一的IT技術。更重要的是需要跟設備結構、工藝知識Knowhow結合,再通過大量的歷史時序數據樣本和維護工單數據,構建和訓練出準確率達標的模型。

                在生產線上,設備和零部件的故障/損耗是常見的一種工業損耗。在不可預測的情況下,這種損耗常常引起產線停工,影響生產效率。更有甚者,它會導致嚴重故障,給工業生產帶來極大損失。

               為了減少這種不確定的零部件損耗及其帶來的嚴重后果,工業界普遍的做法是對設備及其零部件做預防性維護,即為了消除設備失效和非計劃性生產中斷的原因而策劃的定期活動(基于時間的周期性檢驗和檢修)。預防性維護雖然能在一定程度上提前排除故障,卻也容易造成過度維護(維護頻率過高)或缺乏維護(維護頻率過低)。而且停工檢測和維護,也會極大降低生產效率和提高生產成本。

               隨著IoT、大數據、邊緣計算等技術的成熟,預測性維護應運而生。預測性維護(PdM)是通過對設備狀況實施周期性或持續性監視來評價在役設備狀況的一種方法或一套技術,用來預測應當進行維護的具體時間。

               預測性維護已經在全球各行業得到認可并開始規模應用,如制造車間和工廠、建筑和工業設施、運輸和物流、能源和公用事業、采礦作業等。

        國家重點專精特新“小巨人”企業——菲特(天津)檢測技術有限公司成立于2013年,是一家推進人工智能技術在工業領域智能化應用的企業。
        企業專注于光學、人機交互、人工智能等前沿技術研發與創新,迄今已獲得知識產權二百余項,獨創百余個“在線級”落地應用案例,以汽車行業為起點,致力于為化紡、醫藥、鋼鐵等制造行業賦能,可提供包含質量控制,工藝監測,人工智能安全預警,智能分析以及工業垂類大模型等前沿技術,是為工業領域提供智能化解決方案的領軍型研發企業。
        從汽車零部件到整車廠,凡是涉及質量檢測的場景都有菲特的身影,經過十年的實踐先后為奔馳、奧迪、比亞迪、大眾、廣汽本田、紅旗等知名車企提供一體化智能制造解決方案并保持長期合作,為制造企業實現真正的降本增效。2

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