厦门品悦科技有限公司欢迎您!

工业4.0变革,预测性维护起关键作用

作者:admin    来源:未知    发布时间:2020-09-19 11:15    浏览量:

  



 

  球制造业市场竞争环境日益激烈,对于工厂企业来说,降低生产线成本是一项重大的挑战■-▪,关系的企业的长久发展之生计◆▷□▽。而无法预料的停机时间意味着更高的生产成本,可能会拖长订单的交付时间甚至影响到声誉问题。ADAM-6050

  
 

  随着工业4.0模式的出现,制造业格局发生了改变,设备维护开始转变为真正可预测的功能●◇。采用预测性维护方法是最大限度延长设备正常运行时间的关键,最终确保生产线一致的效率水平○-,设计工程师正在寻求数字解决方案以缩短机器停机时间。

  
 

  例如基于状态监测的方法,在生产设备是安装传感器◇△•,每个传感器设置报警的上限和下限值,并根据操作说明和过去的经验来给管理者提示。这种方法可以让维护人员深入了解机器运行状况,知道何时更换重要机器的组件,从而避免整个机器故障。

  
 

  数字预测维护解决方案是对实时数据的全面解释,有助于实施预期的管理措施,最终减少停机时间●△◁。因此,智能工厂不仅仅安装可以收集大数据的传感器-▲,必须将数字化与云计算结合起来•▲。

  
 

  数据是预测性维护的关键

  
 

  有了传感器,就能采集大量来自生产线的底层数据○=,但这些数据本来是散乱的。从本质上来说,数据需经过整理、分析等智能化处理才能真正变成有用的东西。所以…•●,为了使来自传感器网络的数据变得有用,必须对其进行可视化、评估和处理。

  
 

  目前,市场上已经有不少的平台可以做到数据收集、分析◆◇☆,例如通用电气的Predix、西门子的MindSphere、ABB的Ability•●◇、菲尼克斯电气的ProfiCloud●▽、施耐德电气的EcoStruxure等等,这些工具可以轻松收集●▲=、处理和可视化制造工厂的相关数据。

  
 

  在数据和分析处理过程中○•▼=,基于日益强大的计算能力,算法和数学模型在幕后不断发挥作用,使得软件能够将大量的数据进行连接、分析、预测,以供工厂车间维护人员使用。工业互联网此外,还可以通过机器学习的方法,加强对于数据的处理能力。

  
 

  未来工厂变得越来越智能

  
 

  大数据的运用将让制造业保持最大的竞争力,传统制造业工厂实施工业4.0的最终目标是降低成本,并期望能够带来更高的产能和质量保证□▪。工业4-▲○.0模式工厂的所有设备均是联网的▪…=,从而提供更好的控制和性能可见性。

  
 

  预测性维护的本质是在最佳时间更换组件,基于广泛连接的工厂设备,实时监控生产设备的健康状态△○,最终保持生产线平稳有效的工作水平▷☆▲◁。预测性维护的优势是准确的故障查找和预测能力,通过结合专家人工监测▽★▼、机器学习等来达到更高的准确性。工业4○▪.0模式下▷◁,预测性维护帮助工厂设备更高效地运行,以提供更好的一致化质量和产出水平,从而实现盈利能力和竞争力的最大化。而随着数据利用和可视化驱动软件的发展,未来工厂将变得更加智能化-▽▼。

  
 

  


编辑 ▷▽-○: 周宝冰

 

  
 

  





工业4.0变革,预测性维护起关键作用

相关新闻推荐

关注官方微信

Copyright © 厦门品悦科技有限公司 版权所有
网站地图蜘蛛地图

云标签:工业互联网 |海康工控机ivMS |工控机mec5071 |工控机锐 |易触工控机 |工控机巨头 |工控机4u |工控机6108GC |工控机禁用pci |工控机的厂家 |工控机cad图纸 |工控机mb866r |西门子工控机 |国威工控机 |改装工控机 |