工业4.0维护技术，预测性维护和维护策略介绍

工业物联网（IIoT）是指在生产环境中将机器、产品和零部件连接到互联网的技术。设备和设备上的传感器和射频识别标签提供大量关于状态或位置的实时数据，帮助制造商管理备件库存并减少机器停机时间。

IIoT 的应用示例包括状态监测和预测性维护，这些都是由设备上的传感器监控性能，并为工程师收集和分析数据以做出维护决策而实现的。这些数据使技术人员能够预测机器何时会发生故障并及早介入，这种方法不同于预防性维护。预防性维护的示例包括根据设备制造商确定的定期计划进行设备维护，或根据设备的使用水平进行维护。

IIoT 也对更广泛的资产管理产生了巨大影响。例如，诸如电力和水网等基础设施运营商现在能够使用传感器连接网络中的各种设备，并收集指示资产健康情况的数据。这反过来又为现场维护工程师的设备维修活动提供信息。

在自动化方面，工业4.0维护中使用的典型例子是机器人技术。维护机器人用于检查设备或设施、清理现场和检测泄漏。

利用机器人进行维护的优点包括：

• 在没有安全检查的情况下，做一些对人们来说很危险的工作
• 长时间准确、持续工作
• 到达人员难以到达的区域，例如风力涡轮机叶片
• 接管那些手动繁琐或耗时的任务

几十年来，机器人一直用于帮助制造产品，但现在它们在工业4.0维护领域的影响越来越大。

预测性维护利用工业物联网的功能在事故发生之前发现问题。近年来，由于传感器技术和计算能力的进步，这种维护系统在业界日益普及。

与常规维护不同，预测性维护系统识别机器性能中的异常，以允许工程师在发生破坏故障之前进行维修。这有助于减少维护频率、避免意外停机并降低成本。

通常，预测性维护会在机器上安装一组传感器。这些传感器可能检测振动、热量或超声信息，显示出机器性能中的异常。这些异常告诉工程师正在发生故障，使他们能够在情况变得更糟之前进行干预。

预测性维护依赖于收集大量数据（大数据）以及能够快速分析这些数据并做出维护决策的能力。例如，通过振动分析通常可以发现轴承故障或松动零件等典型问题。超声波技术可能会揭示压缩空气系统中的泄露。

预测性维护很可能是制造商首次开始使用工业 4.0 技术维护设备的关键领域。维护策略应该从考虑如何收集数据开始。

制造商应该考虑如何利用工业物联网提高维护生产力和效率。首先是从机器收集数据。如果您计划实施预测性维护，重要的是要确定要从哪些关键资产收集数据，这些资产对业务至关重要，一旦出现故障会造成严重的问题。对于每台机器，考虑在减少计划外停机时间和潜在投资回报方面的目标是什么。

您还需要考虑界定干预进行维护的参数。如果机器超过设定的阈值，表明应进行维护。例如，您可以使用超声传感器，并确定如果机器达到某个分贝级别，就需要进行维护。这与预防性维护不同，后者是按时间表进行例行维护。

您还必须选择您的条件监测传感器并安装它们。这些可以是振动分析传感器或热成像摄像头。考虑将您的工业物联网设备连接到计算机化维护管理系统，这将使您能够实时监控机器并收集、分析和存储大量数据，并自动化维护工作指令，分配资源并执行其他任务。

不要忘记，随着您的企业采用这些先进的新技术，保持员工的参与至关重要。如果维护技术人员和工程师不认同工业 4.0 的愿景，那么一家拥有新技术的公司也走不远。

因此，除了考虑要针对哪些资产、如何以及从何处收集数据，以及对预测性维护的商业论点，公司还需要将员工参与融入其战略之中。

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