一、預測性維護和預防性維護之間有什么區別？
預測性維護技術可讓您了解企業資產想要告訴您的內容。您工廠的機器、工業設備 ——它們將一直在與您交談。一直在告訴你他們什么時候會崩潰，以及他們需要什么，才能運行更長時間，更平穩。
為什么預測性維護對制造業如此重要？
現代企業正處于一個前所未有的變革和競爭的時代。電商的崛起導致消費者對控制、個性化和速度的需求迅速上升。
隨著越來越多的企業進行數字化轉型，競爭日益激烈，出錯的余地越來越小。因此，當今的企業老板們希望通過智能解決方案獲得在市場的競爭優。這些解決方案可以預測何時設備維護，幫助提高成本效益。
反應性、預防性和預測性維護之間的區別是什么？
這三種維護模式的不同之處不在于如何執行維護任務，而在于何時執行。
1.反應性維護：這本質上是直到設備出現問題，才進行修理，大公司通常不會這樣做。反應性維護總是在出事了之后才進行。
2.預防性維護：這是基于過去的性能以及工程師和操作員的知識和經驗。它包括例行、定期、計劃或基于時間的維護。事實上，它通常可以防止故障，但缺點就是，它不太精確。由于人工檢測，經常會忽視一些關鍵的小問題。
3.預測性維護：當物聯網 （IoT） 網絡將所有企業資產集成到一個生態系統中時。預測性維護是實時發生的，確切的時間和地點需要它。
我們把這三種簡單概括：
反應性維護=出現問題去醫院（已經病危了）
預防性維護=定期去醫院體檢（一些問題沒給發現）
預測性維護=私人醫生24小時不停體檢
預測性維護和物聯網分析如何工作？
預測性維護過程的第一步涉及從整個企業中連接的物聯網網絡資產中收集實時數據和信息。
然后，必須以易于處理、訪問和分析的方式存儲和管理這些數據。當人工智能（AI）和機器學習技術應用于數據以使其開始講述有用且可操作的故事時，“預測”組件就會發揮作用。
預測性維護和工業物聯網（IIoT）網絡的架構有四個基本階段：
- 使用預測性維護技術（例如，熱成像或振動）檢測和收集數據
- 通過網絡將這些數據實時傳輸到中央業務系統
- 將人工智能和機器學習分析等智能技術應用于該數據，使其提供最有用和最相關的見解
- 根據這些數據驅動的見解快速采取行動，以建立所需的維護和響應協議（人工和自動）
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監控資產狀況并利用預測性維護技術
預測性維護是通過網絡物理系統實現的，這些系統有助于將機器和企業資產集成到智能物聯網網絡中。它首先確定需要監控的資產狀況，然后安裝傳感器并建立物聯網網絡，最后收集和分析來自該網絡的數據，以提供可操作的發現和見解。
監控條件
為每臺機器建立需要監視的條件。該分析可能是視覺，聽覺，熱覺，這些標準的組合等等。此時的技術步驟包括確定要安裝的正確傳感器和監控工具：
振動分析：振動模式的微小變化可能表明設備不平衡，而高振動水平可能表明即將出現軸承或其他問題。振動分析可以提供故障的早期警告，在檢測不平衡、不對中、機械松動或磨損或損壞的部件時特別有用。
聲音和超聲波分析： 在正常操作下，大多數系統都會產生穩定的聲音模式。參考聲音模式的變化可能表明磨損或其他類型的劣化。超聲波分析還可以通過將高頻聲音（例如蒸汽或空氣泄漏產生的聲音）轉換為可聽范圍來提供有關系統整體健康狀況的信息。
紅外分析：與超聲分析一樣，熱成像儀還通過使用紅外分析將溫度變化轉換為可見光譜來揭示隱藏的情況。即使正常工作溫度發生非常細微的變化，也會對即將發生的問題發出警告。
流體分析：除了簡單地監測液位和溫度外，流體的物理和化學分析還可以提供有關機械部件狀況的寶貴信息。通過觀察冷卻劑和潤滑劑的降解速度，可以在這些見解需要時立即采取預防措施。
其它： 其他預測性維護技術專門針對各種獨特的工業需求。它們包括：激光對準，電路監測，裂紋檢測，腐蝕監測，電阻變化以及其他行業特定的測量腐蝕或劣化的方法。
預測性維護技術
一旦建立了上述標準，就必須安裝適當的傳感器和監視器，并通過云連接的物聯網網絡連接到中央業務系統，最常見的是企業資源規劃（ERP）系統。最后，必須具備必要的人工智能驅動軟件解決方案，以支持從收集的數據中提供可操作的見解和建議所需的各種算法和分析流程。
物聯網網絡：當企業資產通過傳感器、處理能力和其他技術進行增強時，它們能夠向中央業務系統發送和接收數據（通常通過云連接）。這包括物聯網網絡，并支撐預測性維護策略。
云連接：云連接提供計算機系統資源的按需可用性。在由多個工業資產組成的物聯網網絡中，將多位置數據中心集成到單個數據庫和系統中至關重要。
現代數據庫和 ERP：傳統的基于磁盤的數據庫無法很好地管理包含大數據和復雜數據集的大量非線性數據。此外，預測性維護使用AI和機器學習對此類數據執行高級分析。整個過程最好由現代AI驅動的ERP提供服務，該ERP具有快速，響應迅速且幾乎無限可擴展的內存數據庫。
人工智能和機器學習：機器學習是AI的一個子集，它使用算法來分析和理解數據。預測性維護解決方案依賴于人工智能和機器學習，不僅要對企業資產的運營數據進行分類、理解和學習，還要通過可操作的建議和見解來推斷這些知識。
數字孿生： 數字孿生體就是這樣：實際物理資產的虛擬再現。通過創建數字孿生體，管理人員可以在孿生模型上訪問任何可能的操作場景，而不會對昂貴的機器或設備造成實際的實際損壞。這有助于通過允許機器學習和AI工具整合和學習從未發生過的經驗來增強預測性維護。
預測性維護用例示例
石油和天然氣行業：石油鉆探會給資產帶來巨大磨損，并在發生故障時帶來巨大的風險和危險。通過實時監控鉆井設備中油溫和齒輪箱速度的變化，預測性維護大大提高了安全性，并將維護成本降低了38%。（一部鉆機的日費用為幾萬至幾十萬元人民幣）
汽車行業：在裝配線上，點焊槍每天進行約 15，000 次點焊。通過連接世界各地的焊槍并收集其操作數據，汽車制造商可以收集數百萬個數據點，從而對這些資產的狀況和狀態具有前所未有的預測準確性。
家用電器制造業：在干燥機生產過程中對滾筒旋轉的振動測量有助于預測故障或故障。這種預測性維護應用程序消除了 33% 的制造缺陷，并將消費者維護成本降低了 27%。
鐵路資產管理：當空隙在軌道下形成導致潛在延遲甚至脫軌時，就會發生“空隙”。最近的創新導致了基于駕駛室的監控系統，當它們滾動在軌道上時，可以檢測到許多變量。這導致了空洞檢測的改進和客戶安全性的整體提高。
鋼鐵行業：異常檢測用于收集鋼加工中使用的冷軋設備中的振動、轉速和電流（安培）的實時讀數。該應用使設備使用壽命延長了60%，并大大減少了由于停機和延誤造成的損失。
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預測性維護的優勢
預測性維護可將生產率提高 25%，將故障減少 70%，并將維護成本降低 25%。
有趣的是，預測性維護的想法并不是什么新鮮事。幾十年來，企業一直在努力實現其資產維護的更高可預測性 - 但它已經隨著人工智能和現代ERP系統等技術的興起，提供了實現真正有效的預測性維護解決方案所需的容量和功能。其優點包括：
- 提高整個運營的可視性：提高對現場和其他場外資產的可見性。這使得OEM和第三方服務提供商能夠提供更好的價值和更明智的服務。
- 降低維護成本，提高性能：預測性維護始終如一地可以更好地利用現有資源，減少停機時間，并延長寶貴資產的使用壽命。
- 更強大的團隊：當資產運營商、服務提供商和供應鏈經理掌握了數據科學和實時分析后，他們就可以制定有效的維護計劃——他們成為規劃者和戰略家，而不是消防員。
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【點擊】獲取企業數字化解決方案二、廣州設備預測性維護系統好不好？
好，這可以幫助企業更好地了解設備的性能特征和運行狀況,制定更加科學、精確的維護策略,提高設備的運行效率和穩定性。 總之,沃豐科技預
三、物聯網和人工智能能為預測性維護帶來什么？
1、什么是預測性維護
所謂預測性維護，就是通過物聯網技術獲取設備數據，結合機器算法分析，在設備故障前就處理掉一些可能會引發故障的因素。設備維護工作從事后維護、預防性維護，發展到現在的預測性維護，其展示了制造業企業對設備管理日益重視的過程。
如今整體需求不足，產能過剩的社會形勢下，企業控制生產成本刻不容緩。近年來，在降本增效政策的推動下，企業也越來越意識到生產可控成本其實比想象中的更多。
2、為什么要預測性維護
預測性維護的好處很多，以下不同層面分析：
生產管理：減少非計劃停機，降低設備維修費用
供應鏈管理：最大限度地減少庫存并根據需要提前訂購零件
人力資源管理：最大限度地減少或消除加班成本
財務管理：延長設備壽命，降低固定資產折舊
銷售管理：增加設備技術亮點，提高設備穩定性，增強產品的盈利性
安全管理：阻止生產事故的發生，如燙傷、燒傷、器官損傷等
工業市場對于預測性維護存在的幾點疑慮：數據收集不足、缺乏故障數據、無法識別故障因素、缺乏構建預測性維護算法的經驗等，隨著物聯網技術的飛速發展，這些難點早已不攻自破。如想了解更多詳細信息，請聯系我們技術人員為您解答。
3、預測性維護和科學潤滑的關系
工廠設備故障主要來源有：機械類、控制類、程序類、通訊類、其他。其中機械類故障占比48%，而研究表明40%左右的機械故障是由潤滑不良引起的。因此，科學的潤滑方式可以極大地降低設備故障率。
4、設備維護未來的發展方向
預測性維護未來是否會具備學習能力和決策能力是我們共同期待的，以適應不同場景需求，在關鍵時刻給設備下達指令避免財產損失，提供技術人員一系列維護方向指導等等。我相信就在不久的將來，我們很快就能看見它的誕生。讓我們拭目以待吧。
四、牧野機床維護報警怎么解除？
先把電源斷開，把后面電器柜里的Z軸驅動那個開關關掉5分鐘以上，再開機。（一般用于斷電后，開機時出現的
驅動報警）看看你的Z軸負載是不是很重（用扳手去轉絲杠，是關機狀態額，表開機轉，轉了后要對刀的），如果
轉起來有點費力的話，那就是Z軸的托板或者絲杠有問題，仔細檢查下。（多用與加工過程出現的報警，如：加工
過程中突然報警，或者是做完了一個產品，下一個產品就報警了） 那天我的時間快到了，所以還有一點沒有說完，
就是除上述情況外，那就是驅動器本身壞掉了，
壞的位置大概是電源脈沖部分(驅動器里面脈沖電源部分，有個大電容和電感的那塊電路板，沒有另外的那塊集成度高）。
五、機床維護：延長機床壽命的關鍵
機床維護的重要性
機床作為制造業的核心裝備，在生產過程中承擔著重要的加工任務。為了保持機床的正常運行和高效工作，對機床的維護至關重要。機床維護不僅可以延長機床的使用壽命，減少故障率和停機時間，還可以保證加工質量和生產效率。
定期保養和保養操作要點
機床的定期保養是維護機床的一項必要工作。定期保養包括潤滑、清潔、松緊調整、檢查電氣部分等。在進行保養操作時，需要注意以下要點：
- 合理使用潤滑劑，定期更換，保持潤滑系統的穩定性。
- 定期清潔機床內部和外部的雜物和灰塵，保持機床的整潔。
- 檢查機床的緊固件，包括螺栓、螺釘等，確保機床的結構穩定。
- 定期檢查電氣部分，如電纜、接線端子、電機等，防止電氣故障的發生。
重要部件的保養
機床維護中，重要部件的保養特別重要。以下是幾個常見部件的保養方法：
- 導軌保養：定期清潔導軌表面，涂抹適量潤滑油，防止導軌磨損和腐蝕。
- 滾珠絲杠保養：保持滾珠絲杠的清潔，定期清除滾珠絲杠的雜物和灰塵，并保持適度的潤滑。
- 主軸保養：定期清潔主軸表面，更換主軸的潤滑油，注意保持主軸的冷卻系統的正常運行。
- 刀具保養：定期檢查刀具的磨損情況，及時更換磨損嚴重的刀具，延長刀具的使用壽命。
故障排除與檢修
機床在長時間運行過程中可能會出現故障。對于故障的排除與檢修，需要注意以下幾個步驟：
- 對故障現象進行仔細觀察，記錄相關信息，以便后續分析。
- 根據故障現象，對可能的原因進行排查和判斷。
- 進行必要的檢修和修復工作，確保機床能夠正常恢復運行。
- 在排除故障后，及時總結故障原因，以便在今后的維護中能夠提前預防類似故障的發生。
結語
機床維護是保持機床正常運行和???長使用壽命的關鍵。定期保養和重要部件的保養都是維護機床的重要方面。通過合理的維護措施和及時的故障排除與檢修，可以保證機床的穩定工作，提高生產效率，節約生產成本，為企業的發展做出貢獻。
感謝您閱讀本文，希望通過本文的介紹，您能更加了解機床維護的重要性，掌握機床維護的基本方法，為保持機床的良好狀態和高效工作提供幫助。
六、數控機床是如何清洗維護的？
大型機床也是可以嘗試用超聲波清洗機清洗的，方便高效，清洗效果好
七、什么是維護性拆除？
維護性拆除的意思就是拆除古建筑，正是保護文物的正當舉措，是為了今后能夠按原物、原樣、原貌異地移建實施的保護措施，是有利于后人的壯舉。我們國家為此投入了大量的人力物力和財力，值得國人稱贊！
所有的文物都具有當時時代的記憶留存，都是及其珍貴不可復制，不可替代的歷史物件遺存。因此，保護好文物，利用好文物是今人的需要，更是為后人、為中華民族的千秋萬代負責任的舉措。
八、什么是預測性經濟新聞？
它著重對未來經濟活動進行指導，所以必須在正確理論指導下，在自覺地認識客觀經濟規律的基礎上，借助于科學預測的技術手段，對大量經濟信息資料進行系統分析，揭示出客觀經濟過程的本質聯系和必然趨勢。
即根據過去和現在而估計未來，根據已知推斷未知，也可以說是幫助人們對未來的發展作出科學的判斷。
九、鑒定與預測性鑒定差別？
鑒定機構和預測性鑒定都是評估個體或組織的能力、行為或特質的過程，但它們的重點和目的不同。
鑒定機構通常是指專門進行心理測量和評估的機構，其主要目的是評估個體的能力、個性、心理狀態等方面，以便為個人、組織或社會提供幫助和服務。鑒定機構的測評通常是基于客觀標準和標準化測試的，結果可以用于診斷、治療、人才選拔和職業規劃等領域。
預測性鑒定是指通過測量和評估來預測個體未來的行為、表現和成就。預測性鑒定通常是基于一定的理論模型和預測模型，包括統計模型和機器學習模型等。預測性鑒定的目的是幫助組織在人力資源管理、招聘、晉升、培訓等方面做出更準確的決策，以提高組織的效率和績效。
因此，鑒定機構的重點在于評估個體的能力、個性和心理狀態，為個人和組織提供幫助和服務；而預測性鑒定的重點在于通過測量和評估來預測個體未來的表現和成就，為組織決策提供參考和支持。
十、氣候預測的重要性？
全球變暖背景下，區域氣候變化中如何協調好適應與減緩的問題，如何應對好潛在風險與損失的問題，都與決策者息息相關。因而，區域氣候預測受到越來越多的關注，同時由于不確定性也面臨巨大的挑戰。其不確定性主要來自于：模式響應的不確定性、排放情景的不確定性和氣候系統內部變率的不確定性。隨著氣候模式的改進和排放情景的精細化，前兩種不確定都可以人為地減小，但是內部變率引起的不確定性卻難以人為控制。如何量化內部變率的貢獻，已經成為氣候科學中一個重要的問題。
最近，中國科學院大氣物理研究所研究員黃剛、墨爾本氣象局資深研究員羅京佳和大氣所博士生姚帥磊指出：在未來東亞年代際氣候預測中，相較于冬季和夏季溫度的變化，降水的預測受內部變率影響更大，可信度更低。低層大氣環流較高層環流不確定性也更大。這主要是內部大尺度環流的變率引起的。他們還強調：未來區域氣候預測中不應該忽略內部變率的貢獻，尤其是降水的預測。
發布于
2024-04-29