设备预测性维护如何实现？有什么功能？

工业设备需要预测性维护。预测性维护是依靠数据、智能系统来替代人力来跟踪和评估设备性能，发现并诊断设备的潜在故障，自动的预警并形成运维工单，从而在设备故障停机之前进行维护，避免故障发生，减少停机时间和成本，并保证设备的可靠性、耐久性和运行效率。

 

设备预测性维护需要大量的数据来监测设备运行状态，例如振动、温度、压力等，这些数据通过分析利用可以用于维护决策，形成完善的运维流程。通过将PLC、仪器仪表、工业机器人、数控机床等设备接入数之能工业数据管理平台，实现设备数据采集和在线管理，出现故障或是潜在风险就能生成运维工单，各级管理人员就能跟踪获取运维进度，及时管理控制，保证设备安全稳定运行。

 

用户针对不同的设备设定不同的危险阈值，在采集到这部分数据时自动预警报警并生成运维工单，可以随时跟踪查询故障设备、故障信息、运维进度等，建立设备全生命周期管理，实现设备开机运行、停机维护等一整个流程的信息交互，让设备保持更健康的运行。

 

应用场景

1、流程工业是连续性、协同性十分高的生产工业，设备突发的故障停机可能带来较大的生产损失，通过预测性维护合理安排维护时间、错开生产时间，能够保证生产不受干扰。

 

2、分布式设备制造商需要预测性维护来合理分配运维资源，依靠规范化的运维流程，企业可以评估各个地区设备的工作状态，合理安排人员进行维护工作，提供优质完善的售后服务。

 

3、高精度、运行机理复杂的设备借助预测性维护实现数字化管理，设备运行机理不一定是现场工作人员会了解熟知的，通过简单清晰的故障预警系统能够有效防范生产事故风险。