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ifm 資產健康管理與預測性維護全解析

2025/12/9 13:57:45

在工業(yè)生產中，關鍵設備的連續(xù)運行至關重要，因此需要監(jiān)測設備健康狀況以達到最大限度地延長正常運行時間和提升整體生產效率。ifm 的解決方案通過實時監(jiān)測設備數(shù)據(jù)和運行狀況，實現(xiàn)了自動化的預測性維護。

我們能幫助您

★ 減少停機時間

★ 確保平穩(wěn)運行

★ 以高性價比方式提升制造效率

三大核心價值

提升生產效率與維護有效性

設備可用性

●實時監(jiān)控：全天候追蹤設備健康狀況，確保生產穩(wěn)定。

●預測性警報：結合根本原因分析，提示及時維修。

●最大化運行時間：告別昂貴的突發(fā)故障。

設備性能

●智能算法：識別設備數(shù)據(jù)中的性能模式。

●資源優(yōu)化：優(yōu)化勞動力、庫存和備件管理。

●提升產量：減少停機，達成生產目標。

設備洞察

●AI 驅動：為決策提供可操作的洞察。

●發(fā)現(xiàn)瓶頸：揭示低效環(huán)節(jié)和流程相互依賴性。

●持續(xù)改進：支持生產計劃，驗證維修效果，防止誤操作。

設備維護策略的進階之路

從傳統(tǒng)的“壞了再修”到現(xiàn)在的“預知未來”，維護策略經(jīng)歷了巨大的演變：

修復性維護屬于被動的“故障時修復”模式，雖然無需事先計劃，卻常伴隨著高昂的非計劃停機成本和高壓的工作環(huán)境。預防性維護通過投入大量時間和資源減少了意外故障，但往往面臨耗材浪費和低增值工作的問題。相比之下，CBM維護實現(xiàn)了基于狀態(tài)的高效資源利用，而預測性維護作為進階形態(tài)，通過自動化的根本原因分析和數(shù)字化工單，在指導維護推進的同時顯著降低備件庫存與運營成本，實現(xiàn)了人力與成本效益的最大化。

向預測性維護轉型需要整合先進的分析技術和實時傳感器數(shù)據(jù)來監(jiān)控設備。通過利用大型數(shù)據(jù)集，制造商可以訓練人工智能模型來預測設備故障，從而減少停機時間，并識別性能下降的根本原因，進而發(fā)出維修指令。

ifm 實現(xiàn)預測性維護的方法

這是一個從感知到行動的智能管理過程

使用傳感器監(jiān)控設備

為了提高模型的準確性，部署一套采用各種傳感原理的智能傳感器來監(jiān)測：

?振動

?溫度

?油品質量

?壓力

?流量

通過結合這些基礎信息，軟件系統(tǒng)可以提供設備健康狀況的整體視圖，幫助檢測各種參數(shù)的異常情況。

用于收集設備數(shù)據(jù)的連接解決方案

通過 IO-Link 技術，實現(xiàn)傳感器、控制器和 IT 系統(tǒng)之間的雙向通信，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)交換，并支持單個傳感器的 OT 和 IT 數(shù)據(jù)流。其開放且廠商中立的協(xié)議確保了通過 IoT 端口的互操作性，并利用 MQTT/JSON 將傳感器數(shù)據(jù)無縫集成到現(xiàn)有基礎設施中IO-Link 還提供直接的數(shù)據(jù)所有權，使用戶能夠完全掌控傳感器數(shù)據(jù)，從而進行戰(zhàn)略決策并實現(xiàn)長期效率提升，同時提高 OT 和 IT 環(huán)境中的運營效率。

利用 moneo IIoT 分析設備數(shù)據(jù)

將傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送到軟件平臺，以構建和訓練AI 模型，例如 moneo。利用moneo設置可視化儀表盤，接收關鍵問題的主動警報，并確保維護團隊能夠優(yōu)先處理最緊急的問題，從而保證運營順暢進行。

采取行動

根據(jù)預警信息和工單系統(tǒng)，在生產過程中發(fā)生災難性故障之前，進行針對性維護，優(yōu)先處理最緊急的問題。

為什么選擇moneo軟件？

●快速見效：實施簡單，即插即用。

●降低成本：減少網(wǎng)絡布線成本。

●無代碼方案：無需專業(yè) IT 技能即可上手。

●持續(xù)更新：云端定期更新，帶來改進和新功能。