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2020了，还在耗费人力进行设备维护？设备故障预测了解一下

yuyuxi 2020-08-10 大数据资讯, 解决方案 1,323 views

众所周知，一般对设备安排预防性维护的两种最常见方法就是是基于时间或使用情况来维护。

基于时间的维护方法就是您将确定每隔几个月或几年检查，清洁或维护一台特定设备。
基于使用情况的维护方法就是您将根据使用情况安排预防性维护。与未充分使用的机械相比，应更频繁地维修频繁使用的设备。

以上两种方法都是比较老旧并且耗费人力物力的一种方式，在现在这个大数据时代下，许多工厂都已经淘汰掉了这种老旧的方法，而选择了设备故障分析及预测方案，而这个方案到底是什么呢？

这是一种对设备在生产运行过程中产生的各类数据进行有机的整合和建模，最后降低设备维护成本，减少设备故障为生产、管理带来损失的一种方法，采用的是大数据平台和BI分析方式，比起以往的人力更全面更便捷。

慧都设备故障分析及预测方案架构

使用预测性维护可以做到：

对故障的种类、原因、影响等参数进行统计分析，并构建故障预测模型，为设备的购置、维修、升级等业务计划提供支持。
设备劣化倾向分析，包含预防性维修和预测性维修。对设备的关键技术参数、关键零件使用情况等参数进行统计分析，提出预防性维修或预测性维修建议。
维修事件分析，对维修种类、维修时间等参数进行统计分析，为维修计划及维修人员配置等工作提供支持。维修人员分析，统计每位维修人员的维修工作量，为绩效考核、技能培训等其他业务提供决策支撑。
分析设备的运作时间、运作状态和实际产能等，为制定智能运维计划，提供决策支持。
统计分析每种备件出入库数量，结合设备故障预测、生产需求等预测备件需求，为备件购置等其他业务提供数据支撑。

某通信公司实施案例界面图

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在您的设施中寻找可以通过常规维护防止故障模式的区域。预防性维护任务使设备受益，因为随着时间的流逝或使用量的增加，发生故障的可能性也会增加。而在实施了设备故障分析及预测方案之后只需对时间或使用情况触发器进行编程，您的系统就可以安排预防性维护任务，以供您的团队完成。记录保存，计划和资源分配变得简单，自动和高效。