物联网预见性维护:准备修复

关键的外卖

• 目前的制造维修和模型的缺点。

• 物联网预见性维护如何结合当前模型的优势。

• 物联网预测性维修的详细过程。

物联网预见性维护依靠传感器测量零件的性能。

在不断追求效率,制造商正在寻找内在的比以往任何时候都更。系统流程是沉浸在可操作的数据,一直未得到使用。物联网预见性维护航向修正在这个意义上:部分的数据收集和分析,更好地理解如何以及何时组件失败,同时避免维护太频繁或罕见。物联网系统是一个相对简单的实现,掩盖了复杂和复杂的数据收集、建模和分析,提供至关重要的现代质量管理的改进。

维护方式的比较

物联网预见性维护:调度中间立场

电传感器可以结合机械零件——就像在这个曲轴位置传感器,来传达信息的组件或系统的健康。

时间等于金钱,包括生产正常运行时间。避免计划外停机和最大化之间的时间计划的维护没有危及设备帮助生产经理最大化效率。物联网预见性维护靠传感器跟踪退化的早期征兆。例如,传感器的机电系统在更大一部分揭示故障可能出现改变值。在一个足够大的样本量,最近的和历史数据比较可以显示显著偏离常态而占其他运行时变量。

预见性维护是一个生产管理:优化两种风格之间的中间地带

• 反应性维护,被动的维护是一个failure-based系统,修理或更换只发生在系统不再是功能(或故障的中断服务)。被动维护理论上从设备提取最大值同时最小化停机时间,但这种假设失败并不造成不可挽回的损害,计划外停机将产生相同的生产力损失作为一个计划的维护周期。这种维护风格最适合廉价和非关键零部件和设备——例如,一个荧光灯泡。
• 预防性维护- - - - - -这个系统是一个基于时间或基于使用与常规设备维修策略,最大限度地减少计划外停机。系统工程师可以使用制造商计划维修时间寿命数据(如故障/周期时间)。预防性维护也会想在操作条件因素像多余的热量和水分,可能会增加降解率。实际上,这种模式牺牲一些设备使用寿命和整体生产力,以防止不可预见的中断,没有定期维护,可以变得更加复杂。

预见性维护最大效率的结合了两个系统的优点。与传感器,通过监测部分的性能预测维护可以检测失败的迹象最早可能的点。同时,监测组件允许验证完整的使用寿命,同时保持维护降到最低。实现维护日程和浪费替换代表重大产业支出,这两种预测维护限制。

物联网系统设备指标转换成用户指导如何

剩下的一半的物联网预见性维护一起把这个概念。为工业设置,物联网(物联网)是一个网络连接设备,在数据分析历史上漂流。一个系统可能包含许多组件导致其功能的成功,但性能跟踪可能会忽视一些组成部分。通过连接传感器一个系统或系统的通信协议,立即需要维护监督减少制造业可以在操作条件动态响应的波动。

物联网与云计算共享一种共生关系。数据的规模和吞吐量甚至适度的物联网设置超过大多数局域网的计算能力。相反,数据传播到中央存储库能更好地处理数据集中处理的请求。维修数据的这种方式也打开车门改进的分析,可以发现模式,趋势,和关系。

物联网的方法预测维护必须把数据收集与复杂的数据分析模型优化系统效率:

• 数据收集/集成-数据收集/集成-活跃数据收集可以有三种形式:后勤、传感、和测试。传感数据测量物理参数,而物流数据包含的信息维护的组件或系统的历史。最后,测试数据是独特的传感器数据用于验证和完善其他两种类型。信号处理是必要的,揭示了不同组件之间的关系。
• 建模,准备后,数据需求预测建模的解释。诊断和预后模型可以分析在故障或之前的剩余使用寿命下降的输出。通过比较在系统组件的性能对平均寿命,分析人员可以确定当失败可能发生(或如果它已经)。新数据可以完善未来的故障检测模型。
• 优化-操作员必须解释模型输出;的数据和建议需要一定程度的过滤快速实现。文档可能包括工作经历报告或预计维修计划。
• 表示,最后,信息必须是现成的和可访问。通过整理分析输出到中央仪表板,用户可以快速搜索记录来验证维护历史,查看实时输出,和研究趋势的整体系统的健康。

节奏系统构建物联网功能和更多

物联网预见性维护授权行业通过减少服务中断及时安排。制造商不仅可以获得的好处正常运行时间周期较长,但昂贵的部分替代利用率保持在最低的全方位服务生活。预见性维护从传感器来记录和开始控制器的数据传输系统对各种分析技术;组件的设计是至关重要的会议的力量和网络协议的要求。电子开发团队有一个新的全面的解决方案快板X设计平台:一个完整的设计环境多氯联苯逻辑/物理实现。与快板物理设计师+、设计团队可以使用相同的热布局芯片和信号完整性分析工具他们习惯于在董事会层面。

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