設備健康診斷預測性維護，企業降本增效的利器！

單純看這些描述，

可能并不能引起廣大讀者太多共鳴，

那么，請看下面一組數據：

    智能維護專家、美國辛辛那提大學李杰教授

    在《工業大數據》一書中寫道：

    “制造企業設備故障的突然發生，

    不僅會增加企業的維護成本，

    而且會嚴重影響企業的生產效率，

    使企業蒙受巨大損失。

    據調查，

    設備60%的維護費用是由突然的故障停機引起的，

    即使在技術極為發達的美國，

    每年也要支付2000億美金來對設備進行維護，

    而設備停機所帶來的間接生產損失則更為巨大?！?/span>

想不到吧，

設備故障停機造成的損失，

或許比我們想象的要更嚴重，

那么我們要靠什么來防范呢？

靠設備維護！

說到設備維護，

不外乎三種方式，

No.3 事后維護

No.2 預防性維護

No.1 預測性維護

▲三種維護方式

三種方式中，

事后維護是在設備出現問題后的被動維護，

除設備自身維護成本以外，

還會因設備停機而造成生產損失，

造成損失最大。

預防性維護常常是在很多設備并不需要維護時，

或者超過最佳維護時間點后做的維護，

容易造成維護成本增高和生產停滯。

而預測性維護是基于設備自身健康狀況，

在恰當的時機，

比如生產任務不飽滿時，

進行相關維護，

既保證了設備的正常維護，

又將對生產影響降到最低，

維護成本最低，

還能保證設備性能一直處于最佳狀態，

極大地保障了設備的OEE！

▲預測性維護

美國聯邦能源管理計劃所（FEMP）研究表明，

    預測性維護對于工廠的應用效果明顯，

    可以降低維護成本25%~30%，

    消除生產宕機70%~75%，

    降低設備或流程的停機35%~45%，

    提高生產率20%~25%。

除了在生產效率方面帶來明顯提升外，

由于設備關鍵參數可以一直被監測，

并能得到及時的維護與保證，

預測性維護還能在產品質量、設備壽命、

人機安全等方面發揮重要的價值,

簡直是制造界人不可不察的東東！

我們的認知進行到這里，

仿佛漆黑之夜迎來了曙光！

我們終于發現，

設備預測性維護對于制造型企業的重要性，

我們終于知道，

什么是蠶食制造型企業利潤的罪魁禍首，

什么是企業設備維護的科學發展觀！

哪里才是我們下一步改善的方向！

基于此，

東莞中創智能聯合工業設備信息化管理業界大咖，

根據雙方數十年現場經驗和理論研究成果，

針對機械加工裝備制造行業的貴重設備，

重磅推出關鍵機組在線智慧監測系統，

旨在破解設備預測性維護的行業難題！

話不多說，

現在即為各位看官介紹。

關鍵機組在線智慧監測系統主要由三部分組成：

上位機智慧監測軟件+故障專家診斷系統+嵌入式采集模塊

各模塊的功能特點如下：

系統特點

真正的信息化與數字化：

企業管理者可在任意時間、任意地點，實時定性、定量的掌控企業設備運行信息。

“傻瓜式”智慧監測：

通過智慧專家診斷軟件，根據經典設備故障數據庫，實現人機對話，“傻瓜式”給出設備故障原因及處理建議，輕松實現預知性維修；

低成本：

模塊集成化的系統，通過利用已有的工廠信息和控制平臺數據，將減少投資者的整體成本。

安全保障體系：

多級總振動報警設置、分頻段報警（或健康譜報警），建立多層防護體系，增加了在線保護系統的緩沖性。

綜合高效率管理：

根據設備的安全要求、失效形式以及重要性等級，采用多種檢測手段，幫助企業建立一個收益和成本效率最高的流程。

測點無限擴展：

系統基于SOA架構，具有最大的可擴展能力。采用TCP/IP通訊協議，可利用客戶現有的專用光纖環網，最新的服務器設置可以保證數萬個通道的并行采集。

機組組態控制：

采用（modbustcp、opc、TCP/IP協議）模塊，為以太網無縫連接的高密度I/O模塊輸出DO給繼電器后控制機組的運行狀態。

上位機智慧監測軟件

智慧處理技術：

采用高速的云服務端架構、最新的前段網絡數據流處理方式、超級的數據緩存及圖形刷新技術，免除用戶毫秒級別的等待。

總視圖組態監測：

融合虛擬現實技術、三維圖像技術、實時同步監測關鍵機組的動態全貌，自定義設置測點位置、實時顯示監測值、振動棒圖等。

實時故障頻譜分析：

實時振動頻譜顯示，疊加振動幅值顯，整周期采樣的時域波形，時域棒圖、頻域波形、軸心軌跡、極坐標、起/停機瞬態分析，伯德圖（Bode）、坎貝爾圖、三維瀑布轉速—時間曲線、三維瀑布通頻振幅——轉速曲線。

振動監測參數及趨勢：

峰值、平均值、有效值、峰值指標、波形指標、脈沖指標、裕度指標、峭度指標；實時趨勢監視，用戶定義監視時間區間。

1~4面動平衡矯正：

在線進行機組動平衡故障處理，減低機組整體振動。

在線監測保護：

多級總振動報警設置、分譜段報警（或健康譜報警），建立多層防護體系，增加了在線保護系統的緩沖性，具有停機聯鎖控制功能。

故障專家診斷系統

日記數據庫：

自動保存各監測點的監測數據及波形、頻譜，時間間隔用戶任意設定?？杀４孀罱?8小時的監測幅值、原始波形、頻譜等。

歷史數據庫：

每天多條記錄，自動保存各監測點的24小時檢測數據的統計值及每天的振動波形、頻譜?？杀４孀罱?650天各監測點的監測幅值、原始波形、頻譜。

報警數據庫：

所有監測點中任意一個測點超限報警，即觸發報警事件。監測系統在聲光報警的同時，利用計算機海量的存儲空間，自動增加采集頻率，連續不間斷保持各類原始數據。

診斷知識庫：

依據機組的實時特征數據、歷史特征數據以及機組運行工況，對機組出現異常的原因進行推理判斷，給出診斷結果和推理解釋，形成診斷分析。

設備故障動態仿真：
故障發生后，自動判別常見故障類型，指出故障部位和原因，并進行動態仿真提示。

嵌入式采集模塊

嵌入式同步單機現場顯示：

可選配彩色液晶觸摸屏，3.5、5.7寸帶彩色液晶觸摸屏，顯示全部振動值、時域、頻域、軸心軌跡、伯德圖與上位機軟件同步。

嵌入式在線預知性報警：

現場預知性聲光報警，作為在線保護裝置的緩沖，同時給予設備管理人員故障原因結論，及維修處理建議。

獨立數據存儲：

黑匣子功能自動完成獨立數據存儲，保存了各個測點的振動波形、頻譜，為事故追憶提供最原始的資料。

無線通訊模塊：

AIC定制收發器無線模塊、3G、WiFi、WLan可無線傳至監控中心。無需計算機，可直接接入互聯網，進行遠程操控和數據傳輸。

此外，該關鍵機組在線智慧監測系統，

支持固定式監測與巡檢兩種模式，

支持同一設備不同測點、同一測點不同方向、

類似設備相同位置測點三種情況下的對比分析，

可為不同設備制訂靈活的在線健康監測方案！

言已至此，我們最后總結一下吧！

預測性維護是在設備運行時，

對設備關鍵部位進行實時的狀態監測，

基于歷史數據預測設備發展趨勢，

并制訂相應的維護計劃，

包括推薦的維護時間、內容、方式等等。

預測性維護集設備狀態監測、故障診斷、

故障（狀態）預測、維護決策和維護活動于一體，

是近些年新興的一種維護方式。

隨著數字化設備

以及傳感器、數據采集、

網絡傳輸、大數據分析等技術的發展，

準確、及時、經濟的預測性維護

已成為當前發展趨勢。

中創智能關鍵機組在線智慧監測系統，

為您車間設備預測性維護保駕護航。