智能维护基本指南|百科
什么是智能维护?
智能维护将数据分析与技术支持的信息收集相结合,对潜在故障做出假设,并为业务产生更大的附加值。与专注于被动维修或计划干预的传统方法不同,智能维护基于收集和连接来自资产、工厂或建筑物的数据,以最大限度地提高运营效率。
智能维护的好处
降低运营成本通过防止故障,并最大限度地减少计划外停机,智能维护有助于降低与紧急维修和生产损失相关的成本。
提高资产可用性和运营效率智能维护通过持续监控资产性能并预测潜在问题,确保资产的可用性,从而提高运营效率。
资源优化通过更有效地安排维护任务,并根据资产优先级和重要性分配资源,智能维护可以更有效地利用人力、备件和劳动时间。
改进的战略规划通过提供有关资产性能和维护成本的详细数据,智能维护有助于进行长期战略规划,并在资产和资源投资方面做出明智的决策。
提高安全性通过主动识别和解决安全问题,智能维护有助于为员工提供更安全的工作环境。
智能维护的挑战
尽管有很多好处,但采用智能维护也带来了一些挑战。这些包括:
系统集成实施物联网和人工智能等技术可能需要集成复杂的系统,这对某些组织来说,可能具有挑战性。
员工培训采用智能维护通常需要员工熟悉新技术和流程,这可能需要大量的培训投资。
数据安全随着大量数据的收集和分析,对信息安全和隐私的担忧出现,需要额外的数据保护措施。
物联网在智能维护中的应用
物联网(IoT)通过智能传感器实现资产和设备的连接,在智能维护中发挥着关键作用。
数据收集和传感器物联网涉及将装置、设备和资产连接到互联网,使它们能够通信和共享数据。这种连接可以实时监控温度、振动、湿度、压力和能耗等各种参数。这些传感器提供连续的信息流,使维护团队能够全面了解资产健康状况。
远程监控物联网设备有助于通过互联网连接从任何地方远程监控和控制资产。此功能对于地理位置分散或位于偏远或危险环境中的资产特别有利。
机器学习物联网传感器产生的大量数据,使用预测分析和机器学习算法等高级分析技术进行分析。通过分析历史数据和模式,机器学习算法可以预测设备何时可能发生故障,从而根据资产的实际情况而不是基于时间的计划,主动安排维护活动。
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