基于全生命周期设备管理的预测性维护技术研究

随着大数据、云计算技术日趋成熟，设备设施预测性维护成为传统制造业数字化转型的核心切入点。事后维护是在设备发生故障之后再进行修理、维护，存在着可靠性低、维护成本高、生产损失大等缺点，对企业的稳定生产、成本控制和经济效益造成不利影响。在漫长的技术迭代过程中，企业意识到维护性工作需要前置，因此预防性维护（设备年检、季度检修、月度检修等）管理手段十分必要。根据设备使用寿命、运行状态和环境变化等因素制定维护计划，提高设备可靠性、减少生产损失、延长设备使用寿命。但由于缺少实时状态数据支撑，无法做到精准运维。“十四五”规划及新质生产力的提出，有效助力了“两化融合”工作。企业逐渐意识到需要利用传感器、数据分析、人工智能等技术进行主动性维护工作，即从设备设计开始到报废整个生命周期内监控故障的诱发因素，从而避免故障的发生，降低设备出现故障的概率。此项技术的难点在于需要整合企业系统孤岛，同时利用新一代信息技术，物联网、大数据、云计算及人工智能等手段，对生产线进行数字化、网络化、智能化改造。