什么是预测性维护(PdM)?

一张图表显示了从被动到主动的维护发展过程: 响应式维护、预防性维护、基于状态的维护、预测性维护(使用人工智能/大数据进行故障预测)和以可靠性为中心的维护。

预测性维护 (PdM) 是一种有计划的策略,可根据时间和使用情况减少停机时间、预测故障并延长设备寿命。

系统架构

通过数据、算法和人工智能,专家系统与故障案例相结合,建立模型,准确预测各行业和设备的故障。

在数字化生产数据流中,生产数据、历史数据库、工艺流程、ERP、质量和MES输入为数据存储提供信息。人工智能预测分析处理故障预测数据,生成可视化界面,并进行预警。

关键技术

传感器

精确的传感器为PdM采集实时设备数据。

IoT

收集和传输传感器数据,以便及时进行分析。

大数据分析

分析运行数据,揭示模式并预测故障。

AI & ML

检测异常情况并建议最佳维护行动。

主要优势

降低25%到30%的维护成本
提高20%到25%的生产效率
减少35%到45%的设备/流程停机时间
降低20%的材料成本
减少20%的降低维护频率
数据来源

MIR Industry

市场应用

能源电力

石油化工

生产制造

医疗设备

能源电力

石油化工

生产制造

医疗设备