传感器和物联网设备
传感器是预测性维护的支柱。它们收集各种参数的实时数据，例如温度、振动、压力、湿度、运行时间和距离。物联网设备有助于将这些数据传输到中央分析系统。
传感器类型：
振动传感器：用于监测电机、泵和其他旋转设备的振动。振动模式的变化通常表明存在机械问题，例如未对准或不平衡。
热传感器：测量机械的温度变化。过热通常表明轴承故障或润滑问题。
声学传感器：捕捉机械产生的声波。声学模式的变化可以指示裂纹或泄漏等故障。
光学传感器：监测光模式，用于检测表面缺陷、对准问题和其他视觉异常。
数据收集和存储
传感器收集的海量数据需要以结构化格式存储。云存储解决方案通常用于此目的，提供可扩展性和易于访问的特性。
SSI SCHAEFER 使用边缘设备访问控制级别的实时数据，然后将其传输到计算机化维护管理系统 WAMAS 维护中心。
数据丰富：
高级分析和机器学习
使用先进的算法和机器学习模型对收集到的数据进行分析。这些技术可以识别出可能预示设备故障的模式和相关性。
胜斐迩不仅使用通过 WAMAS 维护中心获取的单个维护历史记录，还使用全局机器数据。在此基础上，例如可以检测到异常行为。
算法的作用：
机器学习模型：
监督学习：使用带标签的历史数据训练模型，以预测未来结果。
强化学习：模型通过反复试验，从过去的决策中学习，从而改进预测。
无监督学习：识别未标记数据中的隐藏模式，有助于异常检测和聚类。
用户界面和仪表板
数据分析得出的洞察会呈现在用户友好的仪表板上。这些界面使维护团队能够监控设备健康状况并实时接收潜在问题的警报。
