伴隨著工業(yè)化、信息化和經(jīng)濟全球化的發(fā)展，機械制造、自動控制、可靠性工程及管理科學出現(xiàn)了新的突破，使現(xiàn)代機器設備的科學管理出現(xiàn)了新的趨勢。但是很多小伙伴對預防性維護、預測性維護這兩個概念還不是很清楚，今天就幫大家梳理下。

預測性維護是通過對設備狀況實施周期性或持續(xù)監(jiān)測，基于機器學習算法和模型來分析評估設備健康狀況的一種方法，以便預測下一次故障發(fā)生的時間以及應當進行維護的具體時間。預測性維護是以設備/裝備的狀態(tài)作為依據(jù)的維護，狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是基礎，狀態(tài)預測是重點，維修決策得出最終的維修活動要求。

與預測性維護相對應的傳統(tǒng)方法是預防性維護。預防性維護是根據(jù)規(guī)定的維修間隔或者設備的工作時間，按照已經(jīng)安排好的時間來進行計劃內(nèi)的維修工作，而不考慮系統(tǒng)設備當前的運行和健康狀態(tài)。

表：預防性維護與預測性維護的對比

任何設備在故障發(fā)生之前都會出現(xiàn)一些異常現(xiàn)象或癥狀，如振動偏大，有異常噪音等，如下圖所示。為此，我們把從出現(xiàn)這些異?，F(xiàn)象開始，到故障即將發(fā)生前的這一段時間定義為預測期，即P-F周期。預測性維護的目標是預測出更為準確的故障的預計發(fā)生時間，以便于維護人員準確及時地做出應對。

故障預測原理圖

在預測性維護中，將利用經(jīng)典數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)等綜合數(shù)據(jù)來有效地解決設備生產(chǎn)運營的實際問題：

設備使用情況如何?

預計壽命如何?

下一個生產(chǎn)周期中，設備發(fā)生故障的概率是多高?

發(fā)生具體故障的原因最可能是什么?

能否依據(jù)具體的故障表現(xiàn)，推薦最合適的維修方案?

通過以上小編的介紹小伙伴們有沒有恍然大悟的感覺呢？