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工业4.0变革,预测性维护起关键作用!

来源:未知 日期:2020-08-13 10:06 点击:次  属于:hengwangjt

        全球制造业市场竞争环境日益激烈,对于工厂企业来说,降低生产线成本是一项重大的挑战,关系的企业的长久发展之生计。而无法预料的停机时间意味着更高的生产成本,可能会拖长订单的交付时间甚至影响到声誉问题。
        随着工业4.0模式的出现,制造业格局发生了改变,设备维护开始转变为真正可预测的功能。采用预测性维护方法是最大限度延长设备正常运行时间的关键,最终确保生产线一致的效率水平,设计工程师正在寻求数字解决方案以缩短机器停机时间。
       例如基于状态监测的方法,在生产设备是安装传感器,每个传感器设置报警的上限和下限值,并根据操作说明和过去的经验来给管理者提示。这种方法可以让维护人员深入了解机器运行状况,知道何时更换重要机器的组件,从而避免整个机器故障。
       数字预测维护解决方案是对实时数据的全面说明,有助于实施预期的管理措施,最终减少停机时间。因此,智能工厂不仅仅安装可以收集大数据的传感器,必须将数字化与云计算结合起来。
       数据是预测性维护的关键
       有了传感器,就能采集大量来自生产线的底层数据,但这些数据本来是散乱的。从本质上来说,数据需经过整理、分析等智能化处理才能真正变成有用的东西。所以,为了使来自传感器网络的数据变得有用,必须对其进行可视化、评估和处理。
       在数据和分析处理过程中,基于日益强大的计算能力,算法和数学模型在幕后不断发挥作用,使得App能够将大量的数据进行连接、分析、预测,以供工厂车间维护人员使用。此外,还可以通过机器学习的方法,加强对于数据的处理能力。
       未来工厂变得越来越智能
       大数据的运用将让制造业保持最大的竞争力,传统制造业工厂实施工业4.0的最终目标是降低成本,并希望能够带来更高的产能和质量保证。工业4.0模式工厂的所有设备均是联网的,从而提供更好的控制和性能可见性。
       预测性维护的本质是在很好时间更换组件,基于广泛连接的工厂设备,实时监控生产设备的健康状态,最终保持生产线平稳有效的工作水平。预测性维护的优势是准确的故障查找和预测能力,通过结合专家人工监测、机器学习等来达到更高的准确性。工业4.0模式下,预测性维护帮助工厂设备更高效地运行,以提供更好的一致化质量和产出水平,从而实现盈利能力和竞争力的最大化。而随着数据利用和可视化驱动App的发展,未来工厂将变得更加智能化。(本文来自中国工业资讯网)

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