在工業製造界，企業極不希望發生停機事故。因為，一小時的停機時間會使企業損失上百萬人民幣甚至更多。除了資金方面的損失之外，停機還意味著，當持續發生裝置故障時，對員工的激勵難度則會變大。因此，在企業的日常業務運營中，預測性維護就顯得十分重要。

裝置故障診斷是預測性維護技術體系的重要組成部分，透過選取合適的狀態監測感測器，對裝置各個機械部位的狀態訊號連續、並行地進行採集、分析，從而提前做好故障預防工作。那麼，想要實現預測性維護，需要採取哪些裝置故障分析方法呢？

一、裝置資料採集及分析

裝置故障分析方法的第一步是採集相關裝置資料。在預測性維護措施中，所使用的通用製造裝置均配備了感測器和執行器，用於監測元件的效能和健康狀況。有了這些歷史資料以及停機時間或故障率資料，企業還需要建立工業大資料分析平臺、分析應用程式和功能性票據或警報系統，就可以完成車間內預測性維護活動。

二、實時監控資料，建立資料關聯分析

企業需要構建由演算法驅動的應用程式以實現基於條件的監測。企業可以選擇從為其行業細分市場的資料服務平臺上購買相關資料，或者以裝置的維修或維護指南作為標準進行推斷。

三、裝置故障分析及預測，大資料參與下的裝置維護

透過大資料建模、計算和分析，預測裝置可能的故障，並給出相應的預防措施和解決方案，直接將對故障的預測轉化成預防的計劃安排，降低故障發生的機率。

1、裝置故障分析及預測，最佳化裝置維修計劃

2、裝置劣化傾向分析，提出預測性維修建議

3、裝置狀態實時分析，最佳化裝置運維計劃

4、零部件出入庫分析及預測，最佳化備件購置計劃

四、轉變維護思維方式，裝置預測性維護

預測性維護是以狀態為依據的維修，是對裝置進行連續線上的狀態監測及資料分析，診斷並預測裝置故障的發展趨勢，提前制定預測性維護計劃並實施檢維修的行為。總體來看，預測性維護中，狀態監測和故障診斷是判斷預測性維護是否合理的根本所在，而狀態預測是承上啟下的重點環節。根據故障診斷及狀態預測得出的維修決策，形成維修活動建議，直至實施維修活動。可以說，預測性維護通盤考慮了裝置狀態監測､故障診斷､預測､維修決策支援等裝置執行維護的全過程。

上述預測性維護與預防性維修不同，經常會有人將兩者混淆。這裡強調說明，後者是以時間為依據的維修，目的是定期檢測裝置健康狀態､定期修復已發生的裝置故障及損壞､預防繼發性毀壞及裝置停機故障。

相對於預防性維修，實行預測性維護制度有以下優點：

1、避免“過剩維修”，防止因不必要的解體拆卸､更換零部件等；

2、有效減少裝置停機維修時間；

3、儘早發現故障隱患，避免故障惡化；

4、合理預估機械部件的剩餘壽命，使裝置在保證安全的情況下合理超期服役。

基於上述優勢，可以說實施預測性維護是企業提高裝置管理水平的必經之路，也是必然趨勢。

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