PdM 允许公司在故障发生之前采取纠正措施，从而增加正常运行时间并降低生产成本。

毫无疑问，预测性维护可以非常有效，但公司在实施 PdM 计划时也面临着一些共同的挑战。本文将讨论预测性维护的一些最常见的问题以及如何避免这些问题。

预测性维护的四大挑战

1. 缺乏数据

预测性维护需要大量数据。要预测设备问题，您需要有关该设备的实时数据。这些数据可能来自各种来源，包括传感器、控制系统和维护记录。

然而，许多公司没有完整的设备数据集，这使得制定有效的预测性维护计划具有挑战性。

有几种方法可以克服这个问题。选项包括：

使用有限的可用数据。即使您没有完整的数据集，您也可以使用统计方法来开发预测。

使用来自类似设备的数据支持您的数据。如果您尝试预测问题的特定类型的设备的数据有限，这可能会很有帮助。

使用来自其他来源的数据来开发预测。例如，如果您尝试预测特定类型机器的问题，则可以查看来自其他行业类似系统的数据。

上述解决方案可能会让您对发展中的问题有所了解，但不要忘记，每件设备都有独特的特性和需要单独监控以进行故障预测的工作环境。

2. 实施

必须以允许 PdM 平台访问和分析数据的方式收集数据，利用 AI 的强大功能将原始数据转换为可操作的见解。获取源源不断的相关数据流的解决方案是具有机器学习算法的智能传感器或数据采集系统。

智能传感器连接到互联网，可以提供公司对PdM所需的实时数据。 此外，状态监测系统（如振动分析）可以在导致故障之前检测设备问题。根据环境的不同，安装传感器或收集没有电磁噪声的传感器可能很困难，甚至不可能，例如在潜水泵或钢铁工业中。

3. 数据安全

预测性维护的另一个常见挑战是数据安全性。由于预测性维护系统依赖于数据，因此公司必须确保这些数据是安全的。

数据安全性具有挑战性，因为由于其数量和复杂性，通常很难控制对数据流的访问。此外，公司需要注意存储数据的位置。将数据存储在云中可能很方便，但也会带来安全风险。

有几种方法可以克服这一挑战：

· 限制对数据的访问。确保只有授权人员才能访问用于预测性维护的数据。

· 加密数据。加密可确保数据落入坏人之手时无法访问。

· 安全地存储数据。将数据保存在安全的位置，例如私有云或本地服务器。

4. 建立数据分析师团队

为了使PdM有效，必须拥有一支才华横溢的数据分析师团队。该团队将负责开发 PdM 计划核心的预测。

数据分析师需要深入了解数据分析和机器学习。他们还应该熟悉他们正在使用的特定类型的设备。

预测性维护依赖于数据分析和机器学习来有效运行。它需要培训和专业知识来设置和维护。并非所有公司都有内部资源来开发预测性维护计划，这给实施带来了障碍。

有几种方法可以克服这一挑战：

· 聘请具有必要技能的数据分析师。成功的招聘可能需要在您的传统招聘池之外寻找。

· 培训现有员工。如果您有员工对学习数据分析和机器学习感兴趣，您可以培训他们在您的预测性维护团队中工作。

· 外包预测性维护计划的开发。如果您没有内部资源来开发预测性维护计划，则可以考虑将此任务外包给专门从事这些计划的公司。

结论

预测性维护解决方案;

· RON-VOLT提供创新的预测性维护解决方案来克服所有这些挑战。

· 借助专业感器预测性维护技术消除了访问设备的麻烦。

· 借助基于云的监控技术，从任何地方访问数据。

· 有效检测机械和电气故障。

· 数据收集简单高效。ron-volt独特的专业知识使您可以轻松检测电力设备的故障。

· 它不需要专业知识，使用和安装非常容易和实用