“智能工厂”可在设备维护中起重要作用 - 广州国际工厂维护技术及设备展览会

广州国际工厂维护技术及设备展览会即将于2021年3月3-5日在中国进出口商品交易会展馆B区举行。邀您关注广州工厂维护展今日新资讯：

　　智能制造是工业4．0的核心。数字化的走向带来了“智能工厂”的概念。在智能制造中设备维护起着至关重要的作用。工业物联网的趋势（IIoT）之下，机器现在配备传感器来收集数据，可以传送到计算机化的维护管理系统（CMMS）。这些系统使用强大的分析处理数据并提供实时的结果，可以在任何时间任何智能设备上获取。侦测到的问题立即传达给员工。

　　大数据对设备维修的影响是延长机器生命。IIoT的采用改变了维护干预的方法，从被动到主动，创造持续的预测性和预防性维护程序。智能维护也促进能量消耗最小化，从而环保高效的生产。从本质上讲，大数据可以提高系统的整体性能和可靠性，大大降低成本。

　　大数据管理

　　对于许多公司来说，走向大数据和工业物联网的第一步是采用CMMS收集、存储和分析数据。维护团队应该被授权随时访问这个数据并立即反应。团队中的每个人都必须能够检查计划和执行任务， 干预应该容易跟踪。对机器数据应该每天进行比较和分析，有预测维护策略可应用。最好的系统允许你安排和报告干预，管理所有类型的维护文档，并改善内部团队的沟通。通过收集，结合和比较相关的每一条与维修部门相关的信息，CMMS可以帮助你优化过程，在机器出故障并导致停机之前预测潜在的问题。

　　IIoT和CMMS的结合

　　工业物联网和CMMS的工作之间是如何连接的？各种IIoT技术解决方案遵循指定的机器参数，如振动、温度、油水平和音响，并收集这些数据。设备发送这些信息到CMMS中，可以立即安排维护任务，分析数据和配置预见性维护协议。IIoT的真正力量不在硬件在软件数据存储的地方。正是这里让数据变得有意义，告诉你做出反应的正确时候。IIoT和CMMS的结合可以帮助维护团队更好的监视和控制自己的资产，并识别潜在的问题。

　　降低维护成本

　　预测分析的主要承诺是仅在需要的时候触发维护干预，从而实现基于时间的预防性维护，节省大量成本。预测分析识别设备数据中的模式预测可能的故障，然后提高可靠性和节省成本。

　　通过了解设备每一部分的确切需要，也可以更好的预期备件和人力资源，可以只有当计划排定时执行维护任务。适当的采用预见性维护（PdM）会增加操作的稳定性和减少停机时间。结合大数据，PdM变成一个强大的工具来监控，实现关键资产的诊断。

文章来源：头条号 

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