什么是预见性维护和预防性维护?

什么是预见性维护和预防性维护?

预测性维修作为一个新兴市场，由于维修策略从所谓的事后控制方式转变为通过分析和实现预测性维修来解决问题，这无疑向我们展示了一个具有发展潜力的市场。在这个市场中，物联网平台供应商、低成本安全云存储供应商以及提供动态数据模型的分析提供商发挥着至关重要的作用，并发挥着越来越重要的作用。

物联网和高级分析的发展推动了整个市场采用预测性维护策略，导致效率降低了25%-30%。IoT Analytics发布的报告指出，2016-2022年期间预测性维护的复合年增长率(CAGR)为39%;到2022年，年技术支出将达到10.96亿美元。

常用的预测性和预防性维护应用级别包括状态监测硬件、工业自动化硬件、通信连接、存储和平台以及数据分析。

1. 预防性维护(PM)
   定期计划活动以消除设备故障和计划外生产中断(定时定期检查和维护)，它是制造工艺设计的输出。
2. 预测性维护(PdM)
   一种方法或一组技术，通过定期或连续监测设备的状况来评估在役设备的状况，以预测应进行维护的具体时间。

如何理解预防性维护?

预防性维护和预测性维护是实施全面生产维护(TPM)时需要考虑的重要维护措施。预防性维护是最常见的，而预测性维护并不适用于所有场合。IATF16949第8.5.1.5条生产综合维护对设备维护目标给出了具体要求。预测性维护不再是强制性的，而是“如果适用”。

简单地说，预防性维护是指定期对设备进行保养和备件更换，通常包括保养保养、定期使用检查、定期功能测试、定期拆解、定期更换等类型;定期保养定期大修应属于预防性保养范围。

预防性维护的例子:

• 新车行驶3000公里后的首次保养(更换发动机油)
• 定期清洗生产设备，更换损坏的部件，检查机械是否保持正常运行

预测性维护是利用各种手段收集数据和信号(可以断断续续地收集，也可以连续地收集)，分析和判断设备的劣化趋势、故障位置、原因和预测变化的发展，并提出预防措施，预防和控制可能发生的故障。预测性维护的性质与SPC类似。

预测性维护的例子:

利用热成像摄像机、振动分析仪、超声波仪器等检测设备，通过检测设备的温度、振动等运行参数，并将测量参数与设备的标准运行状态参数进行比较，确定是否需要维修，以及如何有针对性地安排维修工作。

预测性维护的优势和未来趋势

应用预测性维护的最大优势是整体成本降低。美国联邦能源管理计划(FEMP)进行的研究估计，与预防性维护相比，正常运行的预测性维护计划可以节省30%至40%。根据相关统计，平均而言，实施工业预测性维护计划可带来以下节约:

• 投资回报率:10倍
• 降低维护成本:25% ~ 30%
• 故障排除范围:70% ~ 75%
• 缩短停机时间:35%至45%
• 产量增加:20% - 25%

在实际生产过程中，故障的发生率远比想象中难以控制:生产线的突然停机、故障排除的延误、人为失误、重复设备维护导致的额外成本增加和设备维护不及时的等待。我们经常被动地接受故障，在故障发生后进行“无法准确计算是否最合理”的维护。

工厂不仅是设备的集合，更是“活管家”。通过智能监控进行预防性监控和维修，它可以告诉你当前各种机械部件的运行状态，他还可以利用过去的运行数据和当前积累的运行数据进行实时监控和分析，预测未来可能出现的情况，提前告诉你哪些设备需要维护，哪些设备需要更换。这一决策基于客观的数据分析和判断，避免了人的经验主义;同时，预警让您有充足的时间提前做好维修准备，避免突然停机维修的高额成本，提高了工厂的制造效率。

此外，基于数据的智能工厂无处不在。真正的无人工厂将会出现。机器人手臂取代了劳动力。工厂所有设备的运行数据都会显示在经理面前。不仅能了解运行状态，预测未来，还能自动触发工单分配和自我维护，甚至在不断纠错的过程中自我总结和学习，给出更合理的建议和实施方案。

为了适应极具挑战性的工业环境，系统工程、生产IT和业务系统领域必须实现前所未有的集成，以提高生产效率。