提升泵类设备性能的解决方案:基于AI的预测性维护

发布时间:2023年12月26日

随着工业的智能化和数字化发展,设备维护的方式得到不断优化。人工智能(AI)、机器学习和云计算等先进技术的引入,使得设备健康管理系统的数据采集、实时分析、故障预警与智能诊断等能力得到提升。借助这些设备预测性维护手段,设备维护工程师可以提前采取措施,最大限度地减低计划外停机时间、控制维护成本、延长设备的使用寿命并改善工厂的安全性。

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图.基于AI的预测性维护(全景网)

设备维护是企业利润的关键

能源、电力和石油石化行业的工厂设备通常是比较复杂的,需要大量的设备和基础设施储存和管理液体以及气体原料。因此,减少因设备故障而导致的计划外停机,对于提高企业利润至关重要。在工业设备故障中,导致了三分之一以上的意外停机,机械故障是较为常见的故障类型。制定良好的设备维护计划可以提高设备正常运行时间,增加设备的可靠性。

预测性维护的好处

有研究报告显示,预测性维护可提高设备可用性超过10%,并将设备使用寿命延长40%。更重要的是,预测性维护还能有效降低20%以上的设备维护成本。

通常情况下,旋转设备和往复式设备的故障率较高。其中,振动问题是旋转设备(特别是泵类设备)故障的主要原因之一。设备的振动幅度异常,说明设备可能存在故障问题。在制造业工厂中,曾有不到10%的泵类设备消耗了50%以上的设备维护成本的情况。因此,准确找出设备振动异常的根本原因对企业来说非常重要。为了避免故障的反复发生,工厂必须要做好日常的维护工作,并采用AI技术来实现更好的设备预测性维护。

AI在预测性维护的作用

预测性维护在过去十多年里在工厂设备管理中得到广泛应用,依赖于无线技术、云计算和人工智能的使用。尽管预防性维护是根据已有的设备维护计划进行的,但预测性维护将设备维护推向了新的高度。通过实时采集设备运行数据并结合历史故障记录,可以预测设备未来的运行趋势,从而提高设备的可用性。

为了使预测性维护发挥更大的作用,可靠且有效的数据分析技术是关键。人工智能和机器学习技术的发展,使得大量从设备采集到的数据可以转化为有效的设备信息,发现设备异常趋势,为故障预测和智能诊断等提供技术支持。一般泵类设备的异常和故障,单单通过人工检查是不容易被发现的。PreMaint设备健康管理系统的AI技术可以从历史的设备数据中识别出设备的劣化趋势,更快地发现设备性能下降或故障问题,并发出警报提醒设备维护工程师提前采取维护措施。

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图.设备劣化P-F曲线(PreMaint)

此外,基于AI的预测分析不仅能预测设备故障,还能预估设备或组件的剩余使用寿命,并规划对生产过程影响最小的维修和更换操作。

更多AI技术在设备维护中的应用可查看>>提升设备可靠性:人工智能(AI)在设备维护中的应用

基于AI的预测性维护技术为提升泵类设备性能带来了全新的解决方案。通过数据分析、故障预测和智能诊断,企业可以实现更可靠、高效和经济的设备维护。随着技术的不断进步和创新,我们可以期待AI技术在泵类设备维护领域发挥更大的作用,为企业提供持续的竞争优势和价值。

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文章来源:https://blog.csdn.net/PreMaint/article/details/135228678
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