人工智能在預(yù)測性維護中的作用與應(yīng)用

人工智能在預(yù)測性維護中的作用與應(yīng)用

在當今快速發(fā)展的工業(yè)領(lǐng)域,設(shè)備性能取決于效率和可靠性。由人工智能驅(qū)動的預(yù)測性維護是一種漸進式轉(zhuǎn)變,能夠提供對機器狀況和性能的無與倫比的洞察力和視角。這種技術(shù)不僅有助于減少設(shè)備停機時間和相關(guān)維護成本,還能提高整體運營效率。

什么是預(yù)測性維護?

預(yù)測性維護采用數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)來預(yù)測設(shè)備故障,以便在發(fā)生故障之前及時進行有意義的維護。與被動維護不同,預(yù)測性維護是對設(shè)備故障做出響應(yīng),或定期安排預(yù)防性維護,與設(shè)備狀況無關(guān)。在這種維護下,僅在需要時進行維護。該方法依賴于對植入機器的傳感器數(shù)據(jù)的持續(xù)監(jiān)控和分析。

人工智能在預(yù)測性維護中的作用

人工智能(本質(zhì)上是機器學習)一直是預(yù)測性維護的核心,它通過分析大數(shù)據(jù)分析出模式并預(yù)測可能的故障。以下是人工智能增強預(yù)測性維護的方式:

1、數(shù)據(jù)收集和分析

人工智能系統(tǒng)從安裝在設(shè)備上的各種傳感器收集信息。這些傳感器捕獲與溫度、振動、壓力等相關(guān)的數(shù)據(jù)。所有這些信息都通過機器學習算法傳遞,這些算法可以識別異常,并預(yù)測未來的故障。通過對設(shè)備的持續(xù)監(jiān)控,可以獲取有關(guān)其實時狀態(tài)的信息。

2、模式識別

在識別數(shù)據(jù)中存在的大模式時,機器學習算法正在發(fā)揮作用。因此,人工智能能夠追蹤歷史數(shù)據(jù)中的趨勢和周期性,這些趨勢和周期性可能在故障發(fā)生之前就預(yù)示著故障的發(fā)生。因此,這種能力使維護團隊能夠在問題升級之前解決問題,從而降低意外停機的風險。

3、預(yù)測模型

人工智能驅(qū)動的預(yù)測性維護模型將使用歷史和實時數(shù)據(jù),來預(yù)測設(shè)備“何時”最有可能發(fā)生故障。此類模型將非常精確和可靠,因為它們將針對各種機械的故障模式進行訓練。預(yù)測模型可以在最佳時機安排維護活動,從而優(yōu)化維護計劃并降低成本。

4、異常檢測

人工智能算法可以發(fā)現(xiàn)人類操作員可能未注意到的設(shè)備行為異常。這種方式可以連續(xù)繪制設(shè)備性能圖表,因此可以記錄與正常操作條件的微小偏差,從而提前發(fā)出問題預(yù)警。因此,及早發(fā)現(xiàn)這些異常,可以在小問題升級為大問題之前將其攔截。

人工智能驅(qū)動的預(yù)測性維護的好處

將人工智能與預(yù)測性維護相結(jié)合可以帶來以下幾個相關(guān)的關(guān)鍵好處:

1、減少停機時間

預(yù)測性維護最顯著的優(yōu)勢之一可能是減少計劃外停機時間。由于它可以在故障發(fā)生之前預(yù)測到故障,因此可以在非高峰時段或計劃停機期間安排維護,以確保一切順利運行,并將中斷次數(shù)降至最低。

2、節(jié)省成本

它有助于優(yōu)化維護計劃,并減少過多的維護工作。因此,它確保在勞動力、零件和生產(chǎn)損失方面節(jié)省總體成本。此外,企業(yè)可以避免導致昂貴的緊急維修或更換的災(zāi)難性故障。

3、延長設(shè)備使用壽命

預(yù)測性見解可以為定期維護提供機會,包括延長設(shè)備的使用壽命。它應(yīng)通過盡早解決問題和在最佳條件下運行機器來確保減少磨損,從而延長使用壽命并提高回報率。

4、提高安全性

預(yù)測性維護可避免意外的設(shè)備故障,從而改善工作條件,避免發(fā)生事故或危險情況。此外,當設(shè)備處于良好狀態(tài)時,它會降低發(fā)生事故并導致受傷的可能性;因此,這可以確保員工在更安全的工作環(huán)境中工作。

5、提高效率

人工智能驅(qū)動的預(yù)測性維護可優(yōu)化資源利用率,并提高總體運營效率。隨著停機時間的減少,維護活動的規(guī)劃和開發(fā)也在提高生產(chǎn)力。此外,人工智能可能有助于識別設(shè)備性能中的低效之處,從而通過改進這些流程來幫助節(jié)省能源。

人工智能在預(yù)測性維護中的應(yīng)用

多個行業(yè)將利用人工智能驅(qū)動的預(yù)測性維護的適用性,并帶來不同的好處:

1、制造

在制造業(yè)中,預(yù)測性維護使生產(chǎn)線能夠不間斷地運行。人工智能傳感器分析來自機器(電機、泵、傳送帶)的數(shù)據(jù),以預(yù)測設(shè)備故障并規(guī)劃維護,從而減少停機時間,并提高生產(chǎn)力。

2、交通運輸

航空、鐵路和航運等運輸行業(yè)的預(yù)測性維護可以使車輛和設(shè)備保持最佳狀態(tài)。人工智能控制發(fā)動機、剎車和其他主要部件的狀況,確保旅途安全有效。

3、能源

能源行業(yè)中的更多用例——預(yù)測性維護應(yīng)用程序可監(jiān)控渦輪機、發(fā)電機和其他關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施,以獲得大多數(shù)預(yù)防性補救措施。人工智能驅(qū)動的洞察力將能夠幫助避免故障、優(yōu)化維護計劃并確保穩(wěn)定的能源供應(yīng)。

4、醫(yī)療保健

人工智能正在進入醫(yī)療設(shè)備維護領(lǐng)域,包括MRI機器、呼吸機和診斷設(shè)備。人工智能可確保關(guān)鍵設(shè)備無故障運行,最大限度地減少停機時間,并確保更好地照顧患者。

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2024-07-15
人工智能在預(yù)測性維護中的作用與應(yīng)用
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