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為什么可靠性工程師需要掌握預測性維護

時間:2021-01-14 10:14來源:未知作者:Hong Kong

可靠性工程師在現代制造工作場所中扮演著重要角色。從***終用戶安全到維護成本的降低，一切都屬于可靠性工程師的職責范圍。雖然這項工作可以追溯到1920年代的貝爾實驗室，當時引入了統計過程控制，但是現代計算機的出現無疑提***了該領域的準確性和機遇。正如過去幾十年來可靠性工程師熟悉計算機建模的必要條件一樣，該領域的專***也必須成為預測性維護工具和技術的專***。

支持IIoT的設備

預測性維護的核心一直是分析機器性能數據的程序，但是事實仍然是，如果沒有設計用于在工業Internet上相互通信的自動化設備，則這些數據的收集準確性和效率將大大降低。物聯網（IIoT）。從振動分析到潤滑水平以及溫度數據的所有內容可以通過連接到永久安裝的設備和用戶控制的設備的云計算工具進行記錄，跟蹤，存儲和分析。借助這種傳感器和計算機網絡，可靠性工程師可以監控世界各地的設備運行狀況，從而有效地為他們提供24/7值班的技術人員。

實時數據監控和故障警報

此數據僅在用于優化工作流程和改善生產時才有用。幸運的是，可靠性工程師可以監控實時機器運行狀況，并跟蹤數據超時情況，從而對性能和維修做出更準確的預測。可以對故障警報進行編程，以響應從振動分析數據，不規則的溫度讀數到低潤滑水平的各種情況。OEM確實提供了有關其設備的有價值的準則，并且有大量可用的預測數據，但事實是，所有機器都根據運行條件而表現不同。當可用的工具用作總體預測性維護計劃的一部分時，可靠性工程師可以更好地計劃停機時間，以減少維修成本并***大程度地延長其機器的使用壽命。

云計算與人工智能

云計算為長期用于各種用途的數據存儲提供了機會。這對于擁有數萬小時機器時間跟蹤的大型公司特別有價值。云計算消除了整合和存儲信息的繁瑣工作。此外，人工智能程序可以顯著簡化數據管理流程。機器學習系統能夠分析大量數據并輸出有關機器健康的建議和預測。每個制造商都需要盡快利用這項技術來開始為將來的應用收集數據。從供應鏈管理到勞動力優化，未來的可能性是無限的，但是必須***先收集數據。