预测性维护

为什么要有预测性维护？
传统工厂里主要采用事后控制的方式来解决维护问题，即，在故障出现后及时来解决，但是，这意味着维修人员成为了救火队员，而且故障已经发生损失已经造成，当机、在制品损失都是非常巨大的，因此，通常较多的还是预防性维护，在规划的时间里对设备进行统一的更换，升级，这样的好处避免了大的故障发生的风险，但也造成了设备的使用价值被废弃，也不能避免突发的故障。每个机械设备都是一笔重要的资产，其长期可靠的运行不但保证生产的正常，质量的可靠以及避免故障引发的停机，显然，预测性维护是具有更为广阔的发展前景的。

同时，在今天，智能时代，基于传感器技术、数据采集、大数据分析、云服务技术，使得基于状态监测的预测性维护变得更加便利，也成本更低，因此，这是一个具有广阔应用前景的技术发展方向。
预测性维护和预防性维护有什么区别?
预测性维修是以状态为依据的维修，在机器运行时，对它的主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。

预防性维修又称定时维修，是以时间为依据的维修，它根据生产计划和经验，按规定的时间间隔进行停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及生产损失。这种维修方法也就是目前所普遍采用的计划维修或定期维修，如大、中、小修等。

预防性维护是通过运用各种手段进行数据和信号的采集(可以是间断地采集，也可以是连续地采集)、分析和判断设备的劣化趋势、故障部位、原因并预测变化发展、提出防范措施，防止和控制可能的故障出现。

利用电流采集器，振动分析仪，超声波仪等检测设备，通过检测设备的电流，温度和振动等运行参数，并将测得的参数与设备标准运行状态参数进行比较，从而判断是否需要进行维护，以及如何有针对性的安排维护工作。

预防性维护是以时间+经验的叠加.预测性维护是以状态为依据,运用人工智能+大数据的技术整合。

预测性维护和预防性维护的主要区别在于维护的依据和时机。预防性维护主要是依据设备的使用时间和以往的经验来制定维护计划，主要以防患于未然为主。而预测性维护则是通过实时或定期监测设备的状态，通过对设备的运行数据进行分析，提前预测故障可能发生的时间，并在此之前进行维修，以此防止故障的发生。这是一个更为精细化，也更为科学的维护方式，可以更好的提高设备的利用率和寿命，防止无谓的损失。
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