设备健康诊断预测性维护，企业降本增效的利器！

单纯看这些描述，

可能并不能引起广大读者太多共鸣，

那么，请看下面一组数据：

    智能维护专家、美国辛辛那提大学李杰教授

    在《工业大数据》一书中写道：

    “制造企业设备故障的突然发生，

    不仅会增加企业的维护成本，

    而且会严重影响企业的生产效率，

    使企业蒙受巨大损失。

    据调查，

    设备60%的维护费用是由突然的故障停机引起的，

    即使在技术极为发达的美国，

    每年也要支付2000亿美金来对设备进行维护，

    而设备停机所带来的间接生产损失则更为巨大。”

想不到吧，

设备故障停机造成的损失，

或许比我们想象的要更严重，

那么我们要靠什么来防范呢？

靠设备维护！

说到设备维护，

不外乎三种方式，

No.3 事后维护

No.2 预防性维护

No.1 预测性维护

▲三种维护方式

三种方式中，

事后维护是在设备出现问题后的被动维护，

除设备自身维护成本以外，

还会因设备停机而造成生产损失，

造成损失最大。

预防性维护常常是在很多设备并不需要维护时，

或者超过最佳维护时间点后做的维护，

容易造成维护成本增高和生产停滞。

而预测性维护是基于设备自身健康状况，

在恰当的时机，

比如生产任务不饱满时，

进行相关维护，

既保证了设备的正常维护，

又将对生产影响降到最低，

维护成本最低，

还能保证设备性能一直处于最佳状态，

极大地保障了设备的OEE！

▲预测性维护

美国联邦能源管理计划所（FEMP）研究表明，

    预测性维护对于工厂的应用效果明显，

    可以降低维护成本25%~30%，

    消除生产宕机70%~75%，

    降低设备或流程的停机35%~45%，

    提高生产率20%~25%。

除了在生产效率方面带来明显提升外，

由于设备关键参数可以一直被监测，

并能得到及时的维护与保证，

预测性维护还能在产品质量、设备寿命、

人机安全等方面发挥重要的价值,

简直是制造界人不可不察的东东！

我们的认知进行到这里，

仿佛漆黑之夜迎来了曙光！

我们终于发现，

设备预测性维护对于制造型企业的重要性，

我们终于知道，

什么是蚕食制造型企业利润的罪魁祸首，

什么是企业设备维护的科学发展观！

哪里才是我们下一步改善的方向！

基于此，

东莞中创智能联合工业设备信息化管理业界大咖，

根据双方数十年现场经验和理论研究成果，

针对机械加工装备制造行业的贵重设备，

重磅推出关键机组在线智慧监测系统，

旨在破解设备预测性维护的行业难题！

话不多说，

现在即为各位看官介绍。

关键机组在线智慧监测系统主要由三部分组成：

上位机智慧监测软件+故障专家诊断系统+嵌入式采集模块

各模块的功能特点如下：

系统特点

真正的信息化与数字化：

企业管理者可在任意时间、任意地点，实时定性、定量的掌控企业设备运行信息。

“傻瓜式”智慧监测：

通过智慧专家诊断软件，根据经典设备故障数据库，实现人机对话，“傻瓜式”给出设备故障原因及处理建议，轻松实现预知性维修；

低成本：

模块集成化的系统，通过利用已有的工厂信息和控制平台数据，将减少投资者的整体成本。

安全保障体系：

多级总振动报警设置、分频段报警（或健康谱报警），建立多层防护体系，增加了在线保护系统的缓冲性。

综合高效率管理：

根据设备的安全要求、失效形式以及重要性等级，采用多种检测手段，帮助企业建立一个收益和成本效率最高的流程。

测点无限扩展：

系统基于SOA架构，具有最大的可扩展能力。采用TCP/IP通讯协议，可利用客户现有的专用光纤环网，最新的服务器设置可以保证数万个通道的并行采集。

机组组态控制：

采用（modbustcp、opc、TCP/IP协议）模块，为以太网无缝连接的高密度I/O模块输出DO给继电器后控制机组的运行状态。

上位机智慧监测软件

智慧处理技术：

采用高速的云服务端架构、最新的前段网络数据流处理方式、超级的数据缓存及图形刷新技术，免除用户毫秒级别的等待。

总视图组态监测：

融合虚拟现实技术、三维图像技术、实时同步监测关键机组的动态全貌，自定义设置测点位置、实时显示监测值、振动棒图等。

实时故障频谱分析：

实时振动频谱显示，叠加振动幅值显，整周期采样的时域波形，时域棒图、频域波形、轴心轨迹、极坐标、起/停机瞬态分析，伯德图（Bode）、坎贝尔图、三维瀑布转速—时间曲线、三维瀑布通频振幅——转速曲线。

振动监测参数及趋势：

峰值、平均值、有效值、峰值指标、波形指标、脉冲指标、裕度指标、峭度指标；实时趋势监视，用户定义监视时间区间。

1~4面动平衡矫正：

在线进行机组动平衡故障处理，减低机组整体振动。

在线监测保护：

多级总振动报警设置、分谱段报警（或健康谱报警），建立多层防护体系，增加了在线保护系统的缓冲性，具有停机联锁控制功能。

故障专家诊断系统

日记数据库：

自动保存各监测点的监测数据及波形、频谱，时间间隔用户任意设定。可保存最近48小时的监测幅值、原始波形、频谱等。

历史数据库：

每天多条记录，自动保存各监测点的24小时检测数据的统计值及每天的振动波形、频谱。可保存最近3650天各监测点的监测幅值、原始波形、频谱。

报警数据库：

所有监测点中任意一个测点超限报警，即触发报警事件。监测系统在声光报警的同时，利用计算机海量的存储空间，自动增加采集频率，连续不间断保持各类原始数据。

诊断知识库：

依据机组的实时特征数据、历史特征数据以及机组运行工况，对机组出现异常的原因进行推理判断，给出诊断结果和推理解释，形成诊断分析。

设备故障动态仿真：
故障发生后，自动判别常见故障类型，指出故障部位和原因，并进行动态仿真提示。

嵌入式采集模块

嵌入式同步单机现场显示：

可选配彩色液晶触摸屏，3.5、5.7寸带彩色液晶触摸屏，显示全部振动值、时域、频域、轴心轨迹、伯德图与上位机软件同步。

嵌入式在线预知性报警：

现场预知性声光报警，作为在线保护装置的缓冲，同时给予设备管理人员故障原因结论，及维修处理建议。

独立数据存储：

黑匣子功能自动完成独立数据存储，保存了各个测点的振动波形、频谱，为事故追忆提供最原始的资料。

无线通讯模块：

AIC定制收发器无线模块、3G、WiFi、WLan可无线传至监控中心。无需计算机，可直接接入互联网，进行远程操控和数据传输。

此外，该关键机组在线智慧监测系统，

支持固定式监测与巡检两种模式，

支持同一设备不同测点、同一测点不同方向、

类似设备相同位置测点三种情况下的对比分析，

可为不同设备制订灵活的在线健康监测方案！

言已至此，我们最后总结一下吧！

预测性维护是在设备运行时，

对设备关键部位进行实时的状态监测，

基于历史数据预测设备发展趋势，

并制订相应的维护计划，

包括推荐的维护时间、内容、方式等等。

预测性维护集设备状态监测、故障诊断、

故障（状态）预测、维护决策和维护活动于一体，

是近些年新兴的一种维护方式。

随着数字化设备

以及传感器、数据采集、

网络传输、大数据分析等技术的发展，

准确、及时、经济的预测性维护

已成为当前发展趋势。

中创智能关键机组在线智慧监测系统，

为您车间设备预测性维护保驾护航。