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    預測性維護之科普篇

    2019.1.16

    使用MATLAB和Simulink克服預測性維護的四個常見障礙

    MATLAB? 和 Simulink? 產品經理與 100 多位使用預測性維護系統的工程師和工程經理交談,以期找出這些團隊所共有的問題和挑戰。在各個公司和行業中,預測性維護的常見障礙表現主要有四個方面。在白皮書中通過最佳實踐、來自真實公司的范例以及預測性維護工作流程說明來克服這些障礙。立即下載白皮書 >>>

    熱文精選
    • 預測性維護對于重要資產進行數據采集有監控,目前比較見于工業、商業、公共事業和建筑設備等機器的監控。在工業領域中,監控關鍵機器和電氣設備的狀態,可以避免過程停機和實現投資回報的最大化。

    • 伴隨著工業化、信息化和經濟全球化的發展,機械制造、自動控制、可靠性工程及管理科學出現了新的突破,使現代機器設備的科學管理出現了新的趨勢。但是很多小伙伴對預防性維護、預測性維護這兩個概念還不是很清楚,今天就幫大家梳理下。

    • 休斯頓的LyondellBasell工業煉油廠,狀態監測程序改變了企業以往的管理維護模式;改變了以前只收集數據但缺少對數據分析和驗證的狀況。在新的管理模式中,工廠操作人員使用手持式電子設備便可實現收集數據、匯總數據、以及對異常數據的跟蹤。

    • 擁抱物聯網(IoT)技術,能為制造商帶來提高生產力、改善員工安全、簡化庫存管理及質量控制等方面的好處。IoT同樣能帶來的預測性維護(PM)雖然常會被忽略,但其對于制造的未來有很多意義,包括預防硬件故障、優化維護例程、加強工作場所安全、提升產品質量和客戶服務及預測分析等五大好處。

    • 維護,在很多設備運行過程中必不可少。任何設備都可能在生命周期中,因為設備疲勞衰退,或者外界干擾,經歷可能的故障,無論大小,無論類型。尤其在生產環節中,保證設備的可持續性運行,是設備維護的目的所在。我們先看一段真實風機設備故障的視頻,了解一下故障可能帶來的風險。

    • 以新一代信息技術為代表的革命正在給傳統工業帶來變革,通過傳感器采集大量的設備數據,分析機器性能效率和實現機器預測維護,這種被譽為工業4.0的模式已經成為現代工業的重要趨勢。

    • 軌道交通因為其安全、快速、準時的特點為現代社會提供著不可或缺的出行及貨運方式。從綠皮到空調,從120km到300km,從有節奏的軌縫沖擊到平滑舒適,每一次的技術革新,每一次的提速都為我們出行提供耳目一新的感受。在我們享受便利出行的同時,安全無小事,再小的故障也會引起人員傷亡的重大事故。為保障軌道交通的安全準確運行,將PHM技術應用于軌道交通的各個子系統,全面保障設備正常運行勢在必行。

    • 預測性維護聽上去非常誘人,但是如何實現?德勤提出以下幾種技術,探索預測性維護和智能工廠的實現與落地。 物聯網(IoT)可能是預測性維護面臨的最大挑戰。互聯網是將筆記本電腦和移動設備連接到充滿HTML編碼數據的大型服務器場。物聯網與之類似,但數據是從資產到企業服務器的連續流中產生的。

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