为什么流程工业需要合适的预测性维护方案?

发布时间: 2023年08月03日

标签: 行业干货


在当今工业中,预测性维护是一项至关重要的战略,它能够帮助企业预测设备故障并防止代价高昂的停机。然而,对于流程制造和离散制造来说,选择合适的预测性维护解决方案是至关重要的,因为这两类行业在设备运营和维护方面存在一些不同之处。

 

流程工业的预测性维护面临一些独特的挑战,我们需要考虑以下几点:

1.数据存在和复杂性

流程工业通常受到严格监管,因此制造商需要投入大量资金来安装传感器并收集数据。由于数据已经存在,寻找能够利用这些数据的解决方案变得非常有意义。此外,流程工业的生产过程更加连续和复杂,一个地方的传感器异常可能意味着其他看似不相关的地方出现故障。因此,需要一种复杂的技术,能够“看到”整个工厂并建立不同部件和流程之间的联系。

2.大量传感器和异常数据

流程工业通常拥有数千个传感器,这使得设备状态的监测更加复杂。由于每个传感器可能出现异常,软件必须能够识别何时整个系统偏离正常状态。这就需要采用机器学习等先进算法来处理大量的异常数据,并准确地预测设备故障

. 通过机器学习等算法处理数据(图虫)

3.缺乏历史事件

与离散行业不同,流程工业中往往缺乏足够的历史故障事件来建立准确的预测模型。因此,构建预测性维护解决方案需要更多的复杂性和专业知识,以确保对异常情况和故障进行准确预测。

 

PreMaint设备数字化平台正是针对流程工业的这些独特需求而设计的。它基于先进的机器学习算法,并添加了工厂知识,以建立综合的工厂模型。通过将认知智能融入数据中,PreMaint能够提前发现设备异常并发出精确的警报。这些警报通过特定算法处理,并与工厂人员共享,从而实现对设备故障的准确预测,避免代价高昂的停机。

图.设备异常报警(PreMaint).设备异常报警(PreMaint

流程工业对预测性维护解决方案有着特定的需求,而PreMaint设备数字化平台正是为满足这些需求而打造的先进解决方案。通过合理利用数据和先进算法,PreMaint为流程工业提供了更智能、更高效的预测性维护,助力企业实现生产的无缝运行与可持续发展。

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