在当今快速发展的工业领域,设备性能取决于效率和可靠性。由人工智能驱动的预测性维护是一种渐进式转变,能够提供对机器状况和性能的无与伦比的洞察力和视角。这种技术不仅有助于减少设备停机时间和相关维护成本,还能提高整体运营效率。
什么是预测性维护?
预测性维护采用数据驱动技术来预测设备故障,以便在发生故障之前及时进行有意义的维护。与被动维护不同,预测性维护是对设备故障做出响应,或定期安排预防性维护,与设备状况无关。在这种维护下,仅在需要时进行维护。该方法依赖于对植入机器的传感器数据的持续监控和分析。
人工智能在预测性维护中的作用
人工智能(本质上是机器学习)一直是预测性维护的核心,它通过分析大数据分析出模式并预测可能的故障。以下是人工智能增强预测性维护的方式:
1、数据收集和分析。人工智能系统从安装在设备上的各种传感器收集信息。这些传感器捕获与温度、振动、压力等相关的数据。所有这些信息都通过机器学习算法传递,这些算法可以识别异常,并预测未来的故障。通过对设备的持续监控,可以获取有关其实时状态的信息。
2、模式识别。在识别数据中存在的大模式时,机器学习算法正在发挥作用。因此,人工智能能够追踪历史数据中的趋势和周期性,这些趋势和周期性可能在故障发生之前就预示着故障的发生。因此,这种能力使维护团队能够在问题升级之前解决问题,从而降低意外停机的风险。
3、预测模型。人工智能驱动的预测性维护模型将使用历史和实时数据,来预测设备“何时”最有可能发生故障。此类模型将非常精确和可靠,因为它们将针对各种机械的故障模式进行训练。预测模型可以在最佳时机安排维护活动,从而优化维护计划并降低成本。
4、异常检测。人工智能算法可以发现人类操作员可能未注意到的设备行为异常。这种方式可以连续绘制设备性能图表,因此可以记录与正常操作条件的微小偏差,从而提前发出问题预警。因此,及早发现这些异常,可以在小问题升级为大问题之前将其拦截。
人工智能驱动的预测性维护的好处
将人工智能与预测性维护相结合可以带来以下几个相关的关键好处:
1、减少停机时间。预测性维护最显著的优势之一可能是减少计划外停机时间。由于它可以在故障发生之前预测到故障,因此可以在非高峰时段或计划停机期间安排维护,以确保一切顺利运行,并将中断次数降至最低。
2、节省成本。它有助于优化维护计划,并减少过多的维护工作。因此,它确保在劳动力、零件和生产损失方面节省总体成本。此外,企业可以避免导致昂贵的紧急维修或更换的灾难性故障。
3、延长设备使用寿命。预测性见解可以为定期维护提供机会,包括延长设备的使用寿命。它应通过尽早解决问题和在最佳条件下运行机器来确保减少磨损,从而延长使用寿命并提高回报率。
4、提高安全性。预测性维护可避免意外的设备故障,从而改善工作条件,避免发生事故或危险情况。此外,当设备处于良好状态时,它会降低发生事故并导致受伤的可能性;因此,这可以确保员工在更安全的工作环境中工作。
5、提高效率。人工智能驱动的预测性维护可优化资源利用率,并提高总体运营效率。随着停机时间的减少,维护活动的规划和开发也在提高生产力。此外,人工智能可能有助于识别设备性能中的低效之处,从而通过改进这些流程来帮助节省能源。
人工智能在预测性维护中的应用
多个行业将利用人工智能驱动的预测性维护的适用性,并带来不同的好处:
1、制造。在制造业中,预测性维护使生产线能够不间断地运行。人工智能传感器分析来自机器(电机、泵、传送带)的数据,以预测设备故障并规划维护,从而减少停机时间,并提高生产力。
2、交通运输。航空、铁路和航运等运输行业的预测性维护可以使车辆和设备保持最佳状态。人工智能控制发动机、刹车和其他主要部件的状况,确保旅途安全有效。
3、能源。能源行业中的更多用例——预测性维护应用程序可监控涡轮机、发电机和其他关键基础设施,以获得大多数预防性补救措施。人工智能驱动的洞察力将能够帮助避免故障、优化维护计划并确保稳定的能源供应。
4、医疗保健。人工智能正在进入医疗设备维护领域,包括MRI机器、呼吸机和诊断设备。人工智能可确保关键设备无故障运行,最大限度地减少停机时间,并确保更好地照顾患者。
