预测性维护：通过智能维护避免停机
仓储、输送、拣选：在复杂的物流流程中，所有组件必须完美协作。如果其中一个组件发生故障怎么办？赶紧行动！恢复顺畅的货物流通需要计划外的服务干预。这会产生成本——而且每停机一分钟，成本都会上升。
有一个选项可以避免这种情况: 预测性维护。
什么是预测性维护？
预测性维护是一种预测机器维护需求的方法。为此，需要实时收集运行数据，并使用附加信息和智能算法进行分析。异常检测有助于在早期阶段发现磨损和即将发生的故障，并在问题出现之前提前规划维护工作。
维护策略比较
预测性维护是一种主动的方法，旨在尽早进行维护和维修——但仅在实际必要时进行。在这方面，预测性维护与其他维护类型不同：
反应性维护
仅当出现故障或磨损严重时才进行维护和维修工作。
预防性维护
无论系统的实际状况如何，都会定期进行检查和维护工作。
视情况维护
基于状态的维护也是被动的，但基于机器数据。
一旦达到阈值，就会立即进行维护。
预测性维护的 5 个步骤
预测性维护有助于基于数据预测系统状况，并帮助您规划相应的维护措施。您从哪里获取这些信息？如何确定最佳维护时间？技术要求是什么？
步骤 1：数据收集
第一步，机器上的传感器会记录运行数据，并通过物联网连接将其存储在数据库中。为此，胜斐迩使用西门子的标准工控机“纳米盒”（Nano Box）收集控制层的实时数据，并将其传输至计算机化维护管理系统——WAMAS 维护中心。
第 2 步：数据分析
然后将收集到的数据与其他相关信息相结合。关键词：大数据。除了WAMAS维护中心提供的个人维护历史记录外，SSI SCHAEFER还使用全球机器数据。在此基础上，特殊的数据分析算法和机器学习技术可以识别模式和异常。
步骤3：预测诊断
利用统计方法和模型，根据分析结果对机器和部件的未来状况进行预测诊断。此外，还运用了人工智能技术。该系统不断从新数据中学习，并提供越来越精确的预测。
步骤4：维护计划
生成的预测提供了所需维护工作的理想时间和类型的信息。这有助于提前规划维护工作，以便及时订购备件并避免停机。
步骤5：维护程序
维护工作可以根据先前的规划特别高效地进行 - 例如，在非高峰时段，并根据要求定制材料和人员支出。
为什么预测性维护会有回报？
预测性维护为企业提供规划保障，减少维护工作量，并确保物料流顺畅。基于数据并由人工智能支持的维护策略可以提高整个系统的生产力和效率，并显著节省成本。
减少计划外维护操作是我们预测性维护解决方案的最大优势之一。这有助于避免代价高昂的停机时间，并实现资源的高效利用。
预测性维护不仅能提高可用性，还能延长机器和系统的使用寿命。数据分析有助于在重大损坏发生之前及早发现问题。通过以需求为导向的维护，还可以最大限度地减少磨损。从而保护长期投资，并提高工厂的可持续性。
预测性维护也有缺点吗？
成功实施预测性维护也面临一些挑战。在创建了人工智能系统通信所需的基础设施后，选择和应用合适的分析平台和人工智能模型需要专业知识。数据质量也至关重要——缺乏信息可能导致预测不准确和维护决策错误。
预测性维护的最佳解决方案
预测性维护是否过于复杂，尤其对于中小型企业而言？如果您身边有合适的合作伙伴，情况就不会如此。胜斐迩提供一站式定制预测性维护解决方案。凭借先进的技术和专家的个性化支持，您可以充分享受预测性维护的所有优势。
关于作者
Stefan Unterberger 拥有十多年的项目管理经验和四年多的战略专业知识：在 SSI SCHAEFER，他曾负责 IT 项目、全球项目管理办公室以及战略和业务转型。自 2024 年 1 月以来，Stefan Unterberger 一直专注于这一专业知识，担任产品和创新经理，推动独特的预测性维护解决方案的开发。