预测性维护简介

预测性维护是为防止故障发生、零件调整、零件清洁和零件更换而执行的机制。使用预测性维护，可以预测机器、动物或任何实体的寿命。需要根据从各种状态监测传感器和技术收集的数据采取某些措施。

预测性维护可以通过以下方式实现：

1. 计划维护：计划维护需要大量的人工干预和监控。如果机器出现故障，则会在经济上影响业务。
2. 识别异常行为：借助某些机器学习技术和深度学习算法，可以检测异常，这是预测性维护的支柱。这个过程中的人工干预非常少。对于给定的数据集，进行预测并相应地采取某些措施。

   预测性维护如何工作？
   预测性维护依赖于有助于实时评估资产性能的状态监测设备。通过使用预测公式和物联网 (IoT)，预测性维护创建了一个用于收集和分析资产数据的准确工具。

   • 状态监测设备：
     在预测性维护下，每项资产都使用有条件的监控设备进行监控。具体来说，这些机器配备了传感器，可以捕获有关设备的数据，以评估资产的效率。由于这一步，可以减少传统的资产物理监控方式。这些传感器根据机器类型测量不同种类的参数。它们测量振动、噪音、温度、压力等。

   
   物联网：它是收集数据的工具之一。设备中的不同传感器有助于收集和共享数据。预测性维护依赖于将资产连接到中央系统并存储信息的这些传感器。

   异常检测：识别不符合预期模式的事件。它会与模式不同。例如——检测心跳异常、检测机器部件故障。