预测性维护提高工厂稳定性
【数字化转型】工厂实施预测性维护的方法和步骤——重新设计维护流程
【数字化转型】工厂实施预测性维护的方法和步骤——重新设计维护流程重新审视和设计维护流程，为成功地从手动维护过渡到工业物联网支持的预测性维护奠定基础。
随着工业物联网(IIoT) 技术的发展，企业可能会倾向于进行评估，以确认哪些设备是必须的，哪些是无关紧要的。
尽管有些人可能会选择此方法来实施相互连接的、可靠的设备和工具，但从长远来看，效果不甚理想。
企业不要急于规划使用工业物联网来进行维护，而应该在采用新技术和工作流程之前，花时间调整其流程和人员配置。
在维护自动化实施方面，无论是刚起步还是处于停滞不前，审计都有助于企业确定前进的方向。
找出维护部门内部存在的问题和不能发挥作用的原因，自动化以前需要人工完成的工作，并成功部署预测性维护设备，可使企业的生产率得到提高。
在开始维护自动化和数字化之前，维护主管应进行一系列重要的内部研究。
第一个是资产重要性列表，它根据设备对企业盈亏线的重要性来创建设备的层次结构。
资产重要性列表将帮助团队确定维修的优先级并减少停机时间。
它为最佳的生产维护策略提供指导。
评估完成后，企业可以根据需要花费的时间或所需工具的类型来确定如何分配资源。
潜在故障（potential-failure，简称P-F）曲线，展示了资产生命周期、成本以及用于预防故障的各种技术/ 维护实践之间的关系。
生产流程的设计方式，设备的安装方式以及如何根据制造商的规范进行操作，决定了性能随时间的变化趋势。
如果设计和安装不精确，资产将永远无法正常工作。
在潜在故障曲线中，设计和安装部分位于P-F 间隙之前，是资产寿命的关键。
P-F 曲线的真实意图是确定在哪些位置需要应用可靠性工具、策略和维护流程，以对资产的可靠性产生最大的影响。
P-F曲线能够反映资产生命周期，从安装前的设计工作开始。
P-F曲线的目标是帮助团队将资产长期保持在最佳的工作状态。
本文图片来源：F l u k e定义故障第二步是定义“故障”对企业意味着什么。
P-F曲线可用于确定最佳的测试方式，以便随时间扩展性能并延长生命周期。
如何应用数据分析和人工智能技术实现预测性维护,提高设备运行效率？
如何应用数据分析和人工智能技术实现预测性维护，提高设备运行效率？随着人工智能和数据分析技术的不断发展，预测性维护已经成为现代工业的一项重要策略。
预测性维护是指通过实时监测设备状态和分析数据，预测设备故障和维修需求，并对其进行维护，从而最大程度地减少停机时间和生产损失，提高设备的可用性和效率。
本文将介绍如何应用数据分析和人工智能技术实现预测性维护，以及如何提高设备的运行效率。
一、数据收集和分析预测性维护的核心是数据分析，因此必须先进行数据收集和分析。
设备故障的原因有很多，常见的有振动、温度、压力、电流等物理量的变化。
因此，可以通过安装传感器采集设备的运行数据，例如振动、温度、压力、电流等参数。
将数据传送到计算机或数据中心，进行存储和分析。
在数据分析之前，必须先对数据进行清洗和预处理。
这是因为实际收集到的数据可能存在缺失值、异常值、噪声等问题。
因此，在数据分析之前，必须对数据进行清洗和预处理。
清洗数据可以去除数据中的异常值和噪声，预处理数据可以对数据进行平滑、插值和降噪等操作。
二、建立故障预测模型在数据收集和分析之后，需要建立故障预测模型。
根据设备故障的特点，可以选择相应的故障预测模型进行预测性维护。
下面介绍一些常见的故障预测模型。
1.基于统计模型的故障预测统计模型是利用历史数据来预测未来故障的一种方法。
常用的统计模型有时间序列模型、ARIMA模型等。
时间序列模型是根据时间序列数据的变化规律来预测未来的发展趋势。
ARIMA模型是一种常用的时间序列模型，它可以分析时间序列数据中的趋势和周期性变化，从而对未来的故障进行预测。
2.基于机器学习的故障预测机器学习是一种基于数据的自动化方法，它可以从大量的数据中学习特征，并进行预测。
机器学习可以应用于全局数据分析，例如，可以基于常见的信号处理技术（例如，自动编码器）在连续振动信号中提取特征，接着使用分类器（例如，支持向量机）以及多类分类器（例如，随机森林）以进行故障的分类。
智能制造中的设备状态监测与预测维护
智能制造中的设备状态监测与预测维护摘要：本论文研究了在智能制造环境中，如何有效地进行设备状态监测与预测维护。
智能制造旨在提高生产效率和设备可靠性，因此设备状态的实时监测和预测维护变得至关重要。
本研究聚焦于开发先进的传感技术和数据分析方法，以实时收集设备状态数据，并通过机器学习和数据挖掘技术进行预测性维护。
研究结果表明，有效的设备状态监测与预测维护可以显著减少生产停机时间，提高设备利用率，降低维护成本，从而在智能制造中取得重要的竞争优势。
关键词：智能制造、设备状态监测、预测维护、传感技术、机器学习引言：随着智能制造的迅猛发展，设备状态监测与预测维护成为了关键的焦点。
在现代工业中，设备的可靠性和生产效率至关重要。
本论文聚焦于如何在智能制造环境中利用先进的技术，实现设备状态的实时监测和预测性维护。
这项研究具有重要的实际意义，因为它有助于降低维护成本、减少生产停机时间、提高设备利用率，进而增强了企业的竞争力。
在本文中，我们将深入探讨智能制造中的设备状态监测与预测维护的关键问题，为读者带来有益的见解和启发。
一、智能制造背景下的设备状态监测技术智能制造背景下的设备状态监测技术在现代制造业中扮演着至关重要的角色。
随着科技的不断进步，制造业正朝着更加智能和高效的方向发展，设备状态监测技术成为了实现这一目标的关键因素之一。
1、智能制造环境中的设备状态监测技术采用了先进的传感器技术，以实时监测设备的运行状态。
这些传感器可以测量温度、压力、振动、电流等多种参数，将数据传输到监测系统中。
这种实时数据采集能力使制造企业能够实时了解设备的性能和健康状况。
例如，当传感器检测到异常振动时，可能表明设备存在故障或需要维护，从而可以提前采取措施，避免生产中断。
2、设备状态监测技术还涵盖了数据分析和处理方面的创新。
传感器生成的数据被传送到数据分析系统，其中包括了机器学习和数据挖掘技术，用于实时分析和预测设备状态。
通过这些高级技术，监测系统可以识别出潜在的问题并进行预测性维护。
设备维保的预防性维护和检修工作
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02
定期检查包括外观检查、性能测 试和运行状况监测等，以确保设 备各项功能正常。
预防性维修计划
制定预防性维修计划可以确保设备得 到及时的维护和保养，延长设备的使 用寿命。
预防性维修计划应包括维修周期、维 修项目和维修方法等内容，并根据设 备的实际情况进行调整和优化。
设备状态监测
设备状态监测是通过各种传感器和检测手段对设备运行状态进行实时监测，及时 发现异常情况并进行处理。
降低维修成本
减少突发维修
通过预防性维护和及时维修，减少设 备突发故障的概率，从而降低因突发 故障导致的维修成本。
优化维修流程
对维修流程进行优化，合理安排维修 计划和资源，提高维修效率，降低维 修成本。
CHAPTER 02
预防性维护
定期检查
01
定期检查是预防性维护的重要环 节，通过定期检查可以及时发现 设备的潜在问题，避免设备在运 行过程中出现故障。
建立应急响应机制
针对突发故障，建立快速响应机制，确保设备尽快恢复正常运行 。
CHAPTER 05
实际案例分享
成功案例一：某工厂的设备维保策略
总结词
全面性、科学性
详细描述
该工厂采用了全面的设备维保策略，不仅对设备进行定期检修，还通过科学的方法预测设备可能出现的问题，提 前进行维护，有效降低了设备故障率，提高了生产效率。
及时维修
一旦发现设备存在异常或故障， 及时进行检修，避免设备带病工 作，造成更大的损失。
延长设备使用寿命
科学使用
遵循设备使用说明书，科学合理地使 用设备，避免超负荷运转和不当操作 ，从而延长设备的使用寿命。
机器学习优化制造业生产效率案例预测
机器学习优化制造业生产效率案例预测随着工业4.0时代的到来，制造业正经历一场深刻的数字化转型，而机器学习作为这场变革的核心驱动力之一，正在优化生产流程、提升生产效率方面发挥着不可估量的作用。
以下六个方面将阐述机器学习如何助力制造业提升生产效率，并通过具体案例预测其未来应用趋势。
一、预测性维护：减少停机时间，提升设备效率预测性维护是机器学习在制造业中最直接的应用之一。
通过分析历史数据和实时监控设备状态，机器学习模型能够预测设备故障的发生，使制造商能够在故障实际发生前采取预防措施。
例如，通用电气(GE)利用其Predix平台上的机器学习算法，成功预测了风力发电机的故障，将维护计划从定期维护转变为按需维护，显著降低了维护成本并延长了设备使用寿命。
二、质量控制优化：提高产品一致性，减少废品率机器学习算法能够处理和分析大量生产数据，识别出影响产品质量的关键因素，从而在生产过程中实施即时调整，保证产品质量。
特斯拉在其汽车生产线上运用机器视觉技术，通过深度学习模型检测车身喷漆、焊接等环节的微小瑕疵，实现了对生产过程的精细控制，大幅降低了不良品率。
三、生产调度与资源分配：动态优化生产计划，提升整体面对复杂多变的生产需求，机器学习能够根据订单量、物料库存、设备状态等多种因素，自动优化生产调度和资源分配，实现生产流程的最优化。
宝马公司通过集成机器学习算法的智能生产系统，实现了对生产线的灵活调度，不仅提高了生产效率，还缩短了交付周期，增强了市场竞争力。
四、能源管理：智能监控能耗，实现节能减排机器学习能够通过分析生产过程中的能源消耗模式，识别能源浪费的环节，并提出改进策略，帮助工厂实现能源的高效利用。
西门子在其智能工厂中应用了机器学习算法，对各生产环节的能源消耗进行实时监测和分析，通过精准调控减少了不必要的能源消耗，降低了运营成本，同时响应了全球的节能减排号召。
五、供应链优化：提升物流效率，降低库存成本在供应链管理中，机器学习通过对历史销售数据、市场趋势等信息的学习，可以预测需求波动，指导库存管理和物流调度，避免过度库存或缺货情况。
提高工厂生产线稳定性的七个策略
提高工厂生产线稳定性的七个策略工厂生产线的稳定性对于提高生产效率和产品质量至关重要。
稳定的生产线可以减少生产成本、提高生产速度，并降低因生产线问题引起的停机时间。
本文将介绍提高工厂生产线稳定性的七个策略。
1. 强化员工培训和技能提升工厂生产线的稳定性在很大程度上取决于员工的技术水平和操作技能。
持续的员工培训和技能提升是确保生产线稳定性的关键。
通过为员工提供全面的培训和学习机会，使他们获得更高水平的专业知识和技术能力，能够更好地应对生产线问题，及时解决故障，并不断提升工作效率。
2. 定期维护和检修设备设备是生产线稳定运行的基础，因此定期的维护和检修是确保工厂生产线稳定性的重要措施。
维护人员应按照设备制造商提供的维护手册进行操作，定期检查设备的正常工作状况，及时更换磨损和老化的零部件，并进行润滑和清洁。
这样可以减少设备故障的发生，提高设备的稳定性和可靠性。
3. 实施预防性维护策略预防性维护是在设备故障之前采取的一系列措施，以预防潜在的故障和问题，并保持生产线的稳定运行。
通过建立定期的巡检和维护计划，及时发现并修复设备问题，避免故障的扩大和间断性停机的发生。
此外，建立设备故障统计和分析制度，可以更好地了解设备的故障模式和频率，为预防性维护提供数据支持。
4. 优化物料供应链管理物料供应链的稳定对于工厂生产线的稳定性至关重要。
采取一系列措施来优化物料供应链管理，可以降低物料供应的不确定性，提高物料配送的准确性和及时性。
例如，与供应商建立长期稳定的合作关系，确保及时供应，并提前规划和采购关键物料，以防止因物料短缺而导致的生产中断。
5. 引入自动化技术自动化技术的引入可以有效地降低人为因素对生产线稳定性的影响。
通过引入自动化设备和系统，可以减少人为错误和操作失误，提高生产线的生产效率和品质一致性。
自动化设备还能够连续运行，减少停机时间和设备损耗，提高生产线的稳定性和可靠性。
6. 建立良好的沟通和协作机制良好的内部沟通和团队协作对于提高生产线稳定性至关重要。
设备预测性维护
设备预测性维护
设备预测性维护（PredictiveMaintenance）是一种监测工厂设备及设施状况的新技术，可以帮助企业提前预测并消除发生故障的可能性。
这一技术有助于为设备提供关键支撑，使企业更快地恢复在生产过程中受到的损失。
设备预测性维护是一种维修技术，它利用科技设备的实时数据来预测设备的性能，可以及时检测出维护问题，确保设备的可靠性和安全性。
它可以根据实时数据分析，自动发现设备问题，从而实现智能化维护。
通过自动化监测，甚至在发生故障前就可以预测潜在问题，从而帮助企业节省维护成本，减少设备故障的率。
运用设备预测性维护的技术，主要有以下几个方面的收益：
首先，设备预测性维护能够有效提高设备的可靠性。
通过实时监控，可以及时发现设备的状况，从而提前发现可能发生的故障。
这将大大提高企业的设备性能，使设备更加可靠。
其次，设备预测性维护还能够提高设备维护的效率。
它可以检测到设备的故障状况，自动把故障归类，从而提高维修效率，有效地减少工作量。
最后，设备预测性维护还可以帮助企业节约维修成本。
相比于传统的故障排查方法，设备预测性维护可以在发生故障前就发现潜在问题，及时调整设备维修计划，使企业获得更多节约。
设备预测性维护是工业化维护技术发展的重要方向，它可以有效提高设备的可靠性，改善维护效率，减少维护成本，为企业提供更多
节约。
同样，设备预测性维护也在不断发展，将会带来更多的科技进步，使企业更方便更省钱的维护设备。
智能制造中的预测性维护技术研究
智能制造中的预测性维护技术研究随着科技的不断进步和智能制造的快速发展，预测性维护技术已成为智能制造的重要组成部分。
预测性维护技术可以通过对各项设备的数据进行分析，提前预测设备的故障和损坏，从而在设备出现故障之前进行修复，提高生产效率和设备稳定性。
本文将介绍智能制造中的预测性维护技术研究，并探讨其未来的发展方向。
一、预测性维护技术的概念和意义预测性维护技术是一种基于机器学习和人工智能的技术，可以通过对设备运行数据进行实时分析，预测设备的故障和损坏风险，从而提高设备的可靠性和生产效率。
相对于传统的维护方式，预测性维护技术能够提前发现设备故障和损坏，避免了突发性停机和维修，提高了设备的利用率和生产效率。
二、预测性维护技术的关键技术预测性维护技术主要依赖于机器学习和人工智能的技术，其关键技术包括数据采集和处理、模型建立和验证、异常检测和安全监测等方面。
1、数据采集和处理数据采集和处理是预测性维护技术的基础，数据质量和数据量对预测的准确性和可靠性起着至关重要的作用。
因此，对各项设备的数据采集和处理过程需要进行优化和改进，例如：改善传感器的精度和响应速度，增加数据采集频率和数据质量等。
2、模型建立和验证模型建立和验证是预测性维护技术的核心，包括模型的特征提取、特征选择、模型构建和优化等方面。
常见的模型包括支持向量机、神经网络、隐马尔可夫模型、随机森林等。
对模型进行验证和优化，可以提高预测的准确性和可靠性，从而实现对设备的预警和维护管理。
3、异常检测和安全监测异常检测和安全监测是预测性维护技术的重要环节，能够在设备出现异常和安全威胁时实时进行检测和警报，并采取相应的措施保障设备的安全和稳定运行。
对异常检测和安全监测的技术进行优化和改进，可以提高设备的可靠性和生产效率，降低生产成本和风险。
三、预测性维护技术的应用现状预测性维护技术在制造业、冶金、石化、电力等领域得到广泛应用，成效显著。
例如，通用电气公司通过引入预测性维护技术，实现了工厂设备可靠性的提升和生产成本的降低；阿尔科公司通过预测性维护技术，将冶炼设备的停机时间降至最低，提高了设备的可靠性和生产效率。
设备维保的预测性维修和故障预防
预测性维修和故障预防对于确保设备正常运行、减少意外停机时间、提高生产效率和降低维护成本至 关重要。通过预防潜在故障和及时修复问题，这两种策略有助于提高设备可靠性和延长使用寿命。
预测性维修和故障预防的对比
01
预测性维修侧重于通过监测和分析设备运行数据来预测潜在故障，而 故障预防侧重于定期检查和维修设备以防止故障发生。
及时处理设备问题
对于发现的设备问题，应及时 进行处理，避免问题扩大导致
更严重的故障。
对于无法立即解决的问题， 需要制定维修计划，并采取 临时措施确保设备安全运行
。
及时反馈设备问题：对于发现 的设备问题，需要及时向上级 或相关部门反馈，以便进行更
深入的分析和维修。
制定设备维护计划
01
根据设备的运行状况、使用频率等制定合理的维护计划。
03 定期评估设备故障预测模型的准确性和可靠性， 根据实际情况进行调整和优化。
制定维修计划
根据设备故障预测结果和预 防性维修措施，制定详细的 维修计划。
对维修过程进行跟踪和监督 ，确保维修计划的顺利实施 和设备正常运行。
确定维修人员、工具、备件 等资源的需求，以及维修时 间、地点等安排。
根据维修结果和设备运行情 况，及时调整维修计划，提 高设备维护效率。
预测性维修和故障预防的优缺点
优点
预测性维修 - 能够提前发现潜在问题 ，减少意外停机时间，提高设备可靠
性。
故障预防 - 定期维护可以确保设备正 常运行，延长使用寿命，降低意外故 障风险。
缺点
预测性维修 - 需要投资昂贵的监测设 备和数据分析技术，对人员技能要求 较高。
故障预防 - 可能导致过度维护，增加 不必要的维护成本，或者在设备出现 隐蔽问题时未能及时发现。
预测性维护在智能制造中的应用
预测性维护在智能制造中的应用预测性维护是一种基于数据分析和机器学习的先进维护策略，它通过搜集、分析设备运行数据和环境数据，利用算法模型来预测设备故障并提前进行维护，以减少停机时间和成本。
在智能制造中，预测性维护已经成为一个重要的应用领域，它不仅可以提高设备的可靠性和生产效率，还可以为企业带来更多的竞争优势。
一、智能制造中的预测性维护在智能制造中，预测性维护的主要作用是通过采用先进的机器学习和AI技术，实现设备和工厂的智能化监控和管理，提高生产效率和品质，并减少设备停机时间和故障率。
预测性维护可以对各种设备和工厂的运行数据进行实时监控，对于出现异常的情况可以立即采取措施，同时还可以通过数据分析和模型预测将来可能出现的故障，提前安排维护计划并更换部件，尽可能避免设备出现故障和停机的情况。
二、预测性维护的作用预测性维护主要通过预测和避免设备故障，提高设备可用性和生产效率，从而为企业带来更多的经济效益。
同时，预测性维护可以大大降低企业的维护成本和停机时间，提高设备的使用寿命，提高企业的竞争力。
三、预测性维护的实施流程预测性维护的实施流程包括数据搜集、数据清洗、数据分析、模型训练和维护计划制定等步骤。
首先需要收集工厂的运行数据和环境数据，并对数据进行清洗和预处理，以保证数据的准确性和完整性。
其次，需要使用先进的数据分析和机器学习算法，对数据进行处理和建模，以预测设备的故障和异常情况。
最后，需要制定维护计划和工作流程，以确保设备的稳定运行并减少停机时间。
四、预测性维护的应用案例预测性维护已经在许多智能制造领域得到广泛应用，例如在汽车制造、机床制造和航空制造等领域，都可以利用预测性维护技术来实现设备的智能化监控和管理。
例如，在一家汽车制造商中，预测性维护系统可以对车辆各个部件的运行情况进行监测和分析，从而提前预测出可能出现的故障和损坏情况，并安排相应的维护计划和更换部件。
在机床制造领域，预测性维护技术可以对多项数据进行实时监控和分析，以帮助制造商更好地管理和维护机床的性能和效率。
预测性维护｛维修｝又称：预知性、预见性维护｛维修｝）
预测性维护｛维修｝⼜称：预知性、预见性维护｛维修｝）预测性维护｛维修｝（Predictive Maintenance，简称PdM）（⼜称：预知性、预见性维护｛维修｝）是以状态为依据(Condition Based)的维护，在机器运⾏时，对它的主要（或需要）部位进⾏定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维护计划，确定机器应该修理的时间、内容、⽅式和必需的技术和物资⽀持。
预测性维护集装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维护决策⽀持和维护活动于⼀体，是⼀种新兴的维护⽅式。
预测性维护不仅在名字称呼上有不同，在概念的内涵和外延上也有出⼊，因此⼜有狭义和⼴义预测性维护两种概念。
狭义的预测性维护⽴⾜于“状态监测”，强调的是“故障诊断”，是指不定期或连续地对设备进⾏状态监测，根据其结果，查明装备有⽆状态异常或故障趋势，再适时地安排维护。
狭义的预测性维护不固定维护周期，仅仅通过监测和诊断到的结果来适时地安排维护计划，它强调的是监测、诊断和维护三位⼀体的过程，这种思想⼴泛适⽤于流程⼯业和⼤规模⽣产⽅式。
⼴义的预测性维护将状态监测、故障诊断、状态预测和维护决策多位合⼀体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维护决策得出最终的维护活动要求。
⼴义的预测性维护是⼀个系统的过程，它将维护管理纳⼊了预测性维护的范畴，通盘考虑整个维护过程，直⾄得出与维护活动相关的内容。
修复性维护（Corrective Maintenance）,⼜称事后维护（Break-down Maintenance）,是“有故障才维护（Failure Based）”的⽅式，它是以设备是否完好或是否能⽤为依据的维护，只在设备部分或全部故障后再恢复其原始状态，也就是⽤坏后再修理，属于⾮计划性维护。
预防性维护（Preventive Maintenance）⼜称定时维护，是以时间为依据(Time Based)的维护，它根据⽣产计划和经验，按规定的时间间隔进⾏停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及⽣产损失。
提高工厂生产线的可靠性和稳定性
提高工厂生产线的可靠性和稳定性在现代制造业中，提高工厂生产线的可靠性和稳定性是每个企业都面临的重要挑战。
只有确保生产线能够持续高效地工作，企业才能实现生产目标并保持竞争力。
本文将以提高工厂生产线的可靠性和稳定性为话题，探讨相关的策略和方法。
一、优化设备维护计划生产线的可靠性和稳定性与设备的正常运行密切相关。
因此，优化设备的维护计划是提高生产线可靠性的重要步骤。
首先，根据设备厂商的建议和实际情况，制定合理的维护计划，包括定期保养、检修和更换关键零部件等。
其次，及时记录设备故障和维修情况，建立设备维修档案，以便更好地分析和预测设备故障。
最后，培养设备维修和保养的专业人员，确保维护工作的高质量和准确性。
二、改善生产线布局和工艺流程生产线的布局和工艺流程对生产线的可靠性和稳定性有着重要影响。
通过合理的布局和流程设计，可以减少物料运输时间和距离，降低设备之间的交互复杂度，提高生产效率和运行稳定性。
此外，合理安排工序和生产节奏，避免生产过程中的拥堵和积压，减少因人为原因造成的生产线故障。
三、引入自动化和智能技术自动化和智能技术是提高生产线可靠性和稳定性的重要手段。
通过引入自动化设备和流程控制系统，可以减少人为因素对生产线的干扰，提高生产效率和稳定性。
例如，采用自动化装配线可以减少由于人为操作不当而导致的产品质量问题。
此外，智能技术如物联网和大数据分析等，可以实现对生产线运行状态的监控和预测，及时发现并解决潜在问题，提高生产线的可靠性。
四、加强员工培训和管理员工是生产线的重要组成部分，他们的技术水平和管理能力直接影响生产线的可靠性和稳定性。
因此，加强员工培训和管理是提高生产线可靠性的重要措施。
首先，通过培训，提高员工的技术水平和专业素质，使他们能够熟练操作设备、及时发现和解决问题。
其次，建立健全的员工管理制度，明确员工责任和权利，激励员工积极参与生产线的管理和改进。
同时，加强沟通和团队协作，形成良好的工作氛围和互助机制。
化工厂设备运行数据分析与预测维护
化工厂设备运行数据分析与预测维护在化工厂生产过程中，设备的正常运行是保证产品质量和生产效率的重要保障。
为了实现设备的稳定运行，必须对设备运行数据进行分析和预测维护。
本文将探讨化工厂设备运行数据的分析方法以及预测维护的重要性。
一、设备运行数据分析方法1. 数据采集与存储化工厂设备的运行数据包括温度、压力、流量、电压等信息。
首先，需要采集这些数据，并将其存储在数据库中，以备后续的分析和处理。
2. 数据清洗与预处理设备运行数据中可能存在异常值或缺失值，需要进行清洗和预处理。
通过数据清洗，可以过滤掉异常值，保证数据的准确性和可靠性。
同时，对缺失值进行处理，可以使用插值法填充缺失值，以保证数据的完整性。
3. 数据可视化与探索性分析通过数据可视化技术，将设备运行数据以图表的形式展现出来，可以更直观地了解数据的分布和变化趋势。
同时，通过探索性分析，可以发现数据中的规律和异常情况，为后续的分析和预测提供依据。
4. 数据挖掘与建模在设备运行数据中，可能存在着与设备运行状态相关的隐含信息。
通过数据挖掘技术，可以从大量数据中挖掘出这些有价值的信息，例如设备故障的先兆信号。
然后，基于挖掘出的信息，可以建立相应的模型，用于分析和预测设备的运行状态。
二、预测维护的重要性1. 提高设备利用率和生产效率通过对设备运行数据进行分析和预测维护，可以提前发现设备故障的迹象，避免由于故障造成的停机和生产中断。
同时，还可以优化设备维护计划，合理安排维修和保养工作，最大程度地提高设备的利用率和生产效率。
2. 降低维护成本和能耗传统的维护方式往往是定期检修或按需维护，这种方式存在着维护频率过高或过低的问题，既增加了维护成本，又浪费了能源。
而采用数据分析和预测维护的方法，可以根据设备的实际运行情况，有针对性地进行维护，从而降低了维护成本，减少了能源的浪费。
3. 提升设备安全性和稳定性设备故障往往会带来安全事故和生产事故，严重影响工厂的安全和稳定运行。
预测性维护技术的应用和发展
预测性维护技术的应用和发展随着科技不断发展，越来越多的企业开始采用预测性维护技术来监测和提高设备的运行效率，延长设备的使用寿命以及降低生产线停机的时间和成本损失。
预测性维护技术的发展已经进入了一个快速增长的时期，未来的发展前景也十分广阔。
本篇文章将对预测性维护技术的应用和发展进行探讨。
一、预测性维护技术的概念和原理预测性维护技术是一种基于现代物联网技术应用于工业领域的智能化系统，通过对设备状态的实时监测和数据分析，能够预测设备故障的发生时间和位置，并且可以提出具体的维护方案。
预测性维护技术的核心是通过多传感器数据的采集和分析，来实现对工业设备状态的实时监测和分析。
当设备状态存在异常时，维护人员会收到相应的警报，以便及时采取维护措施，降低设备出现故障或者意外停机的风险。
二、预测性维护技术的应用预测性维护技术可以应用于各类工业生产中，尤其是对传统制造业和能源生产领域具有重要意义。
例如，对于汽车的生产工厂，它们可以通过预测性维护技术来监测生产线上的关键设备的使用状态，避免故障的发生和生产线的停机。
对于能源领域，预测性维护技术可以用于监测电网、风电、太阳能发电等方面，及时预测设备故障，提出合理的维护方案。
除了在工业生产中的应用，预测性维护技术还可以应用于建筑物、交通运输等领域。
例如，在建筑领域中，预测性维护技术可以用于监测建筑物中的重要设备和系统，如电力、水暖等，提早发现问题，及时进行修复。
在交通运输领域中，预测性维护技术可以用于监测交通信号的设置，避免交通拥堵和意外事故的发生。
三、预测性维护技术的发展趋势随着物联网技术的不断发展和推广，预测性维护技术也将逐步实现在工业生产中的大规模应用。
目前，物联网技术和大数据的结合已经使得预测性维护技术具有了更广泛的适用场景以及更加精准的预测能力。
预测性维护技术的发展趋势包括以下几方面：1. 传感设备技术的不断完善随着物联网技术的推广，物联网设备的数量和种类也将不断增加，传感设备的种类和数量也将增加，扩大监测对象和提高监测效果。
设备维保的预防性维护与预测性维修
声发射技术
通过分析设备运行过程中产生的声音信号，判断设备的结构状态和故障类型。
提高设备可靠性
通过提前发现和解决潜在故障，减少设备意外停机时间，提高设备运行的可靠性和稳定性。
延长设备寿命
及时发现并修复潜在问题，可以避免设备因小问题积累而导致的重大故障，从而延长设备使用寿命。
故障预测与维修计划
根据数据分析结果，预测设备可能出现的问题，制定相应的预防性维修计划。
设备运行状态监测
安装传感器和监测设备，实时采集设备的运行状态数据。
数据处理与分析
对采集到的数据进行处理和分析，识别设备的潜在故障和性能下降趋势。
04
CHAPTER
预防性维护与预测性维修的比较
预防性
两者都是为了预防设备故障和减少意外停机时间而采取的维护措施。
设备维保的预防性维护与预测性维修
目录
设备维保的重要性预防性维护预测性维修预防性维护与预测性维修的比较实际应用案例
01
CHAPTER
设备维保的重要性
1
2
3
设备故障可能导致生产线中断，影响生产进度和效率。
生产中断
设备故障可能导致产品缺陷率上升，影响产品质量。
产品质量下降
设备故障可能引发安全事故，对员工和工厂安全造成威胁。
预测性维修
利用传感器和数据分析技术，预测设备可能出现的故障，提前采取维修措施，避免故障发生。
维修计划管理
制定合理的维修计划，确保设备得到及时、专业的维护和保养，提高设备使用寿命。
02
CHAPTER
预防性维护
预防性维护是指在设备发生故障之前，通过一系列检查、检测和维修措施，确保设备正常运行，预防故障发生。
AMS_预测维护
80%阀门调校时间 – 基金会现场总线技术（Ff）
帮助装置提前10天顺利开车
中国海洋石油总公司
旅大10-1项目采用基金会现 场总线技术减少项目调试和 开车时间
– 工程设计简化，仪表回路图减少 70%
– 模拟量卡件和端子模块减少75% – 仪表电缆减少75%，降低成本和布
Tools Other
传统的日常维护工作
以前
每天做重复的巡检 工作
– 靠眼睛观察 – 靠耳朵判断
没办法深入了解设 备的内部性能
现在
主动 / 预测维护的工厂
改变了工厂工作方式!
避免 “不必要” 的现场奔波
63%
50%
40%
35%
28%
30%
“不必要” 的现场奔波 - 通过远程诊断避免
20%
20%
外部泄露 输出气压失效 阀门不到位 阀门行程累加 循环计数 阀门粘连 阀门传感器失效 环境温度超限 内部压力传感器故障 A或B输出
预测信息要集成到整个自动化系统中
诊断信息的预测智能要集成到自动化系统中，才 能做到对故障的及早排除，提高生产效率和减少 维护成本。
智能设备管理软件是一个重要的工具。
更加了解工厂的运行状况 减少装置停车时间 装置运行更加稳定 更加符合安全、健康和环保的要求 减少维护和运营成本
智能设备都具有丰富的自诊断信息
压力变送器
➢ 导压管堵塞功能诊断 ➢ 压力传感器失效 ➢ 温度传感器失效 ➢ 传感器模块内存故障 ➢ 环境温度超限 ➢ 压力超限
流量计
➢ 空管 ➢ 电极故障 ➢ 线圈故障 ➢ 反向流 ➢ 流速过高 ➢ 温度过高 ➢ 过程噪音过大
工厂设备维护计划与预防性维护
工厂设备维护计划与预防性维护工厂设备在生产运营过程中起着关键作用。
为确保设备的正常运行和延长其使用寿命，工厂需要制定有效的设备维护计划和实施预防性维护措施。
本文将介绍工厂设备维护计划的重要性，预防性维护的目的和具体步骤，并探讨如何实施和监控维护计划。
一、工厂设备维护计划的重要性工厂设备维护计划是确保设备正常运行和提高生产效率的重要手段。
一方面，定期维护可帮助发现并解决设备可能存在的故障和问题，避免设备因未及时保养而引发生产事故或故障。
另一方面，维护计划还能提前预防设备的损坏和磨损，延长设备的使用寿命，减少设备更换和维修的成本。
二、预防性维护的目的和步骤预防性维护是指在设备发生故障之前，采取一系列预防措施，以减少设备停机时间和降低增值维修成本。
预防性维护的目标是提高设备的可靠性和稳定性，减少维修工作量，确保设备在正常运行状态下。
1. 设备巡检和检测：定期巡查设备，发现异常情况，并使用专业仪器进行设备检测和测试，以判断设备是否存在潜在问题。
2. 清洁和润滑：及时清洁设备内外部的杂质和污垢，保持设备的良好工作状态。
同时，定期给设备进行润滑和维护，确保设备的正常运行。
3. 更换磨损零部件：根据设备使用情况和制造商建议，及时更换设备中的磨损零部件，以防止设备因零部件老化或磨损而导致突发故障。
4. 校准和调整：根据工艺要求和设备制造商的指导，定期对设备进行校准和调整，确保设备输出的产品符合质量标准。
5. 维护记录和数据分析：建立完善的维护记录和数据分析系统，记录设备维护的各项工作和数据，并分析维护结果，及时调整和改进维护措施。
三、维护计划的实施与监控工厂设备的维护计划需要逐步落实，确保计划的顺利进行并取得预期效果。
以下是维护计划实施与监控的关键方面：1. 团队合作：设备维护需要多个部门的合作与配合。
工厂应组建专门的维护团队，明确各个部门的职责和工作内容，并进行合理分工，提高维护效率。
2. 周期性计划：制定明确的设备维护计划，并确定维护周期和内容。
炼油车间的仪表维护
浅谈炼油车间的仪表维护摘要：仪表在石化工业中的作用是至关重要的，在同一个项目中，常常有成千上万个不同种类、不同功能的仪表在共同工作，以确保生产的顺利运行。
而对仪表的维护与管理，自然成为了企业所关注的重要一环。
由于仪表的可靠性直接关系到整个生产过程的安全和效率，一旦出现故障，轻则造成停车损失，重则导致严重事故；再者仪表维护形成的财务成本和人力成本，是整个项目生命周期总成本的重要构成部分，企业对此必定要做出精细的考量。
所以，如何恰到好处地制定仪表的维护策略，做到既保证稳定可靠又节省成本，已成为备受关注与讨论的课题。
关键词：仪表维护中图分类号：[f287.2] 文献标识码：a 文章编号：一、仪表的传统维护方式及预测性维护传统的仪表维护方式主要是故障维护或定期维护。
其中故障维护是指当检测到仪表设备出现故障后，再对其进行维修，这种方式比较被动，付出的成本也比较大；而定期维护则是指每隔一段固定的时间，就对仪器仪表进行人工巡检，这种方式有一定的预防性，但由于维护周期往往无法得到合理的计算和确定，所以大部分巡检过程事实上是不必要的，一定程度上也造成了人力物力的浪费。
近年来，一种新的仪表维护策略逐渐脱颖而出，这正是预测性维护。
那么，这究竟是怎样的一种维护策略呢？据专家介绍，预测性维护技术是指通过检测在线运行设备的状态来决定是否对该设备进行必要的维护，而由于预测性维护对设备的状态检测一般都是在线进行，所以不会对设备的正常运转产生干扰，因此在节省成本的同时，设备运行的可靠性也得到加强，这也正是其综合优势的体现。
二、预测性维护的优势由于预测性维护是建立在对仪器仪表在线状态的分析上的维护策略，所以在实际应用中，这种预测性维护就体现出更加精准的优越性。
从总体上而言，预测性维护最主要的效果是提高操作与维护人员的工作效率，也提高了仪器仪表的可靠性和生产的安全性。
除以上谈到的优势之外，预测性维护还可以帮助企业更加清晰地掌握工厂的运行信息、减少停车、提高控制精度，并使企业符合安全、健康和环保法规，从而从多个方面共同实现成本的降低。
预测性维护技术在工业设备维护中的应用研究
预测性维护技术在工业设备维护中的应用研究第一章绪论工业设备的维护一直是许多工厂面临的问题，常规的维护方式往往需要大量的人力和时间，而且也难以预测设备的故障时间和位置。
然而，随着机器学习算法的发展和数据处理能力的提高，预测性维护技术日益成为工业设备维护的焦点。
本篇文章将探讨预测性维护技术在工业设备维护中的应用。
第二章预测性维护技术的概念及分类预测性维护技术是以机器学习为基础，利用大数据、数据挖掘等技术来预测设备的故障时间，以提前进行维护，从而避免设备故障对生产造成的影响。
可以将预测性维护技术分为以下几类：1. 基于统计学方法的预测性维护技术：主要是基于历史数据分析来预测设备的故障概率，如故障树分析和可靠度分析等。
2. 基于机器学习的预测性维护技术：主要是通过训练模型来预测设备的故障概率，如支持向量机、随机森林等。
3. 基于深度学习的预测性维护技术：主要是通过神经网络等深度学习模型来预测设备的故障概率，如卷积神经网络、循环神经网络等。
第三章预测性维护技术在工业设备中的应用预测性维护技术已经开始在工业设备中得到应用，并且取得了显著的效果。
在以下几个方面有较大的应用前景：1. 生产线的故障检测：通过传感器对设备运转状态进行实时监测，分析数据并预测故障，从而提前对设备进行维护。
2. 大型设备的维护：由于该类设备往往故障率较低，但一旦出现故障修复成本很高，通过预测性维护技术来提前进行维护，可以大大降低维护成本。
3. 设备性能优化：通过分析历史数据来找出设备运行时的异常行为，改善设备的调整和运行模式，进而提高设备的生产效率。
第四章预测性维护技术的应用案例以下列举两个应用案例：1. 电力设备预测性维护：某电力公司针对其大型变压器的维护问题，采用基于神经网络的预测性维护技术，对设备的故障时间进行分析预测，并通过适当的维护措施来降低故障率。
该公司成功降低了维护成本，提高了供电效率。
2. 航空设备预测性维护：某航空公司采用基于机器学习的预测性维护技术，对其飞机的各个部位进行实时监测和分析，预测零部件故障并及时更换，从而提高了飞机的可靠性和安全性。
工厂管理范本实现生产过程的可靠性与稳定性
工厂管理范本实现生产过程的可靠性与稳定性工厂管理是确保业务顺利进行和生产过程可靠性的关键。
本文将探讨一个工厂管理范本，旨在提高生产过程中的可靠性和稳定性。
通过正确实施该工厂管理范本，企业可以提高生产效率，减少生产故障和损失，增强竞争力。
I. 概述在开始详细介绍工厂管理范本之前，首先需要了解其背后的目标和原则。
该范本的核心目标是提高生产过程的可靠性和稳定性，以确保生产计划的顺利执行。
为了实现这个目标，工厂管理范本坚持以下原则：1. 故障预防：通过采取预防性维护和定期检查，确保设备和机器的正常运行，防止故障和停机时间。
2. 过程改进：持续改进生产过程，减少浪费和不必要的复杂性，提高效率和质量。
3. 资源管理：合理管理人力、物力资源，确保资源充分利用，并保持生产过程的稳定性。
II. 工厂管理范本的主要组成部分工厂管理范本由以下几个主要组成部分构成，每个部分都在不同层面上促进生产过程的可靠性和稳定性。
1. 设备维护和保养设备维护和保养是确保设备正常运行的重要环节。
工厂管理范本制定维护计划，包括定期检查、清洁、润滑、更换零部件等活动，以确保设备在高效和可靠的状态下运行。
2. 生产流程的优化通过对生产流程的持续改进，工厂管理范本旨在减少浪费、提高生产效率和质量。
它通过分析生产环节、消除瓶颈、优化排程等方式，使生产过程更加流畅和可靠。
3. 培训和员工参与工厂管理范本强调培训和员工参与的重要性。
通过培训员工，提高其技能和知识水平，使他们能够更好地理解和操作生产流程。
同时，鼓励员工参与改进活动和提供反馈，以便不断改进工作环境和生产效率。
4. 质量管理和监测工厂管理范本重视质量管理和监测。
它制定严格的质量标准和检验流程，确保产品符合规定的质量要求。
定期进行质量检查和监测，以及对异常情况的应对措施，可以减少次品率和不良产品数量。
5. 供应链管理工厂管理范本还包括供应链管理的重要组成部分。
通过与供应商建立长期稳定的合作关系、供应链可视化和信息技术支持，可以提高物料的供应可靠性和准确性，降低供应链风险。
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阀门初生值 (Valve Signature)
出厂测试— 获取阀门初生值
通过与阀门初生值叠加比较 分析阀门当前的性能
阀门性能的诊断
• 在线诊断程序可以诊断各 种问题：
➢ 仪表压缩空气的质量、泄漏和 供气压力不足
➢ 摩擦力、死区超出校正范围
➢ 执行机构膜片问题
➢ 阀杆填料问题
➢ 阀座环问题，等等
阀门性能测试报告
将信息集成到ERP 系统，还可以实现 业务的自动化
企业ERP
故障信息 维修指导信息
过程 操作
设备 维护
变送器如何做到早检测早预报？
4-20mA变送器没有在线性能
监测，发生故障时可能影响生
产。
堵塞
Ff变送器有各种自诊断功能， 可以实现早检测早预报。
Ff变送器的高级诊断还可以检 测到工艺的异常。
➢ 设备诊断
✓ 报警监视 ✓ 工作状态显示
➢ 设备组态
✓ 组态变更、对比 ✓ 参数设定
➢ 设备校验
✓ 校验帮助, 校验历史
➢ 设备台账（文档）
✓ 所有变更记录, 工程图纸、笔记
➢ 附加应用软件(SNAP-ON)
ERP系统
生产 操作
可靠性 维护
减少停车时间
工厂最大的挑战是减少停车时间，包括：
– 非计划停车
Compressors Drives
Electricals Furnaces / Boilers
Piping Paints/Coatings Mixers/Agitators
Insulation Materials Handling
Tools Other
传统的日常维护工作
以前
每天做重复的巡检 工作
要在系统上打印出设备维护报告，上面会清楚记录每台设备
的维护和校验时间，以及前后的对比信息，文这档足工以作说是明自生动产 是符合规范的…他们对此非常满意。” 和实时完成的。
预测智能可以更符合安全、健康、环保的要求
减少非计划停车
– 早检测早预报
减少或避免有害物质的排放
– 过程有波动时及时预报
减少有害环境对员工的侵害
可靠性部门
Source: OREDA Failure Data
Compressors
压缩机
Turbines
汽机
Pumps
泵
Power Gen
发电机
Safety System
安全系统
Heat Exchangers
热交换器
Valves
阀门
Transmitters & Sensors
变送器
0
最可靠!
2000 1000
DCS
水
生产装置的过程波动
生产装置的波动无处不在。有些波动不明显，操作人员很 难发觉，也常常把这些波动视为正常。
小的波动可能随时间推移而不断累积，向后传递，影响生 产的稳定性。
由于波动，设定值往往 低于设计目标， 生产达不到设计能力， 或产品质量达不到要求。
控制回路不稳定的根源
现场普遍存在的问题
更加了解工厂的运行状况 减少装置停车时间 装置运行更加稳定 更加符合安全、健康和环保的要求 减少维护和运营成本
4-20mA信号的局限
每台现场设备只有一个测量或控 制信息，对工艺和设备运行状况 无法完全掌握。
没有信号的有效性验证机制。任 何信号只要在4-20mA范围内， 均被认为是好值。
x 100
x 10
x1
“注意! 温度变送器 性能正在下降!”
锅炉跳车
火灾、爆炸、污染物排放 – 大事故
工厂停车
温度变送器故障
时间
怎样 预防 非计划停车的发生?
引压管堵塞是常见现象，采用模拟仪表没法预 测，一次停车损失高达$7百万美金。
更换成智能仪表后，可以提早半小时预警引压 管堵塞，有效避免停车。
DV_LO_ALM
“明天12:45, 这台阀门将出现故障”
智能设备都具有丰富的自诊断信息
压力变送器
➢ 导压管堵塞功能诊断 ➢ 压力传感器失效 ➢ 温度传感器失效 ➢ 传感器模块内存故障 ➢ 环境温度超限 ➢ 压力超限
流量计
➢ 空管 ➢ 电极故障 ➢ 线圈故障 ➢ 反向流 ➢ 流速过高 ➢ 温度过高 ➢ 过程噪音过大
6/12
对待故障: 早检测早预报
传统维护方式：
– 86% 是定期维护
• 大部分是不必要的，或 • 被动的维护 (亡羊补牢式的)
预测性维护：早检测早预报
– 减少不必要的维护工作量及成本 – 在问题变为灾难前得到解决 – 减少计划停产的频率 – 避免非计划停车
阀门如何做到早检测早预报？
目前的普遍做法
预测性维护提高工厂稳定性
艾默生过程控制有限公司 林永春 市场总监 电话：010-5821.1122 Email:
引言
智能仪表和阀门有丰富的自诊断信息。 这些诊断信息能给用户带来什么好处？
用户如何使用这些诊断信息？ 有没有实际的使用案例？
智能诊断信息给用户带来的好处
温度变送器
➢ 传感器故障 ➢ 冷端故障 ➢ 传感器漂移 ➢ 传感器热备启动 ➢ 标定错误 ➢ 环境温度超限
pH计
➢ ➢ ➢ ➢ ➢ ➢ ➢
热电阻配线故障 热电阻开路 玻璃电极故障 参考电极故障 PH超限 毫伏或者热电阻超限 参考电极报警
阀门的诊断信息更加丰富
阀门信号特性曲线 动态误差带特征曲线 驱动信号特性曲线 步进相应曲线 性能特征曲线 摩擦力与死区趋势 供气压力低 供气压力高 执行机构仪表风管线堵塞 执行机构连锁激活
x 10000 x 1000
事故成本
x 100 x 10 x1
锅炉跳车 温度变送器故障
火灾、爆炸、 污染物排放 – 大事故
工厂停车
时间
怎样 预防 非计划停车的发生?
设备的故障如果能提早送给操作员、维护人员，他 们就可以主动采取措施，排除故障，避免故障进一 步恶化。
x 10000 x 1000
事故 成本
HI_HI_PRI, HI_HI_LIM, HI_PRI, HI_LIM, LO_PRI, LO_LIM, LO_LO_PRI, LO_LO_LIM, HI_HI_ALM, HI_ALM, LO_ALM, LO_LO_ALM
ST_REV, TAG_DESC, STRATEGY, ALERT_KEY, MODE_BLK, BLOCK_ERR, PV, SP, OUT, PV_SCALE, OUT_SCALE, GRANT_DENY, CONTROL_OPTS,
• 由设备故障或过程波动引起的意外停车
– 计划停车
• 要防止停车的时间过长或频繁停车
理论运行极限 运行目标
平衡线
工厂财务状况
计划停车
固定成本 (工厂处于 闲置状态)
非计划停车
典型工厂
时间
怎样 预防 非计划停车的发生?
任何一次非计划停车都是由于小故障逐步积累而成 的。
小故障不及早排除，就会酿成大事故、大损失。
– 大多数阀门没有在线性能监控功能
• 如果阀门发生故障，带病运行，会降低生产量 • 没有在线性能监控，对阀门的维护和改造是盲目的
– 对于SIS系统的阀门，行程测试只在停车时进行
• 需要更长的停车时间 • 备件储备缺少计划性
影响阀门机械性能的几个因素
• 准确的弹簧预紧力 • 正确的行程 • 填料摩擦力 • 阀座状况 • 阀座关闭力
控制算法和其它控制软件不区别 数据状态。
潜在的问题难以检测，或不可能 被检测到。除非操作员发现过程 波动后，采取故障排除法，被动 地排查设备问题。
哑巴工厂
数字化通讯技术使工厂实现智能化
智能设备提供很多信息：
➢ 设备本身的自诊断信息 ➢ 设备主动汇报健康状态 ➢ 预测设备的寿命 ➢ 多变量的测量值等
STATUS_OPTS, IN, PV_FTIME, BYPASS, CAS_IN, SP_RATE_DN, SP_RATE_UP, SP_HI_LIM, SP_LO_LIM
LO_LIM, LO_LO_PRI, LO_LO_LIM, DV_HI_PRI, DV_HI_LIM, DV_LO_PRI, DV_LO_LIM, HI_HI_ALM, HI_ALM, LO_ALM, LO_LO_ALM, DV_HI_ALM.
流通量, TPM 统计过程监视
60.00
50.00 模拟表没有报警
40.00 30.00
23:30 23:30
智能表“引压管堵塞”报
20.00 警
23:00
10.00
0.00 5/29
5/31
6/2
6/4
6/6
6/8
6/10
在埃克森美孚炼油厂收集的两周的数据
10.00 9.00 8.00 7.00 6.00 5.00 4.00 3.00 2.00 1.00 0.00
– 比如差压变送器可以检测到引压 管堵塞的情况。
分析仪表的主要极限 提示标定
日常标定周期
氧化锆氧量分析仪
– 内置的 “锆池阻抗 ” 诊断功能 – 在镐池故障前提醒用户标定 – 建议对镐池维护或更换
时间
pH计玻璃电极破裂会引起阻抗的 突然下降，报警并发给操作员或 维护人员。
公众对污染意识的提高，进一步 加大企业应负的环保责任。
工厂需要花费很大的精力准备报 告和文档。
工具不对!
智能设备管理软件具有自动电子文档的功能
以前
现在
填表“当、上资级料有查关找部等门工例行作检都查是，需要我们提交报告，以证明对 设手备工的操定作期，的费维时护费和校力验。他们对此印象非常深刻A，udit T我rail 们只
不需要到现场去查询
阻抗 （M）100