在问题变成问题之前解决问题

对于全球的制造商来说，预防性维护长期以来一直是延长设备寿命和延长资本支出投资回报率(ROI)的工具。它的重要性体现在正式和非正式的路线上，包括基于观察和经验的自主项目、oem提供的手册，以及帮助公司保持严格的维护计划的复杂软件。

但是，尽管预防性维护的概念已经存在了几十年，许多工业部门的人认为它可以更有效。虽然很少有管理人员愿意让机器和部件出现故障，从而缩短设备的生命周期，但也有人怀疑预防性维护是否已经达到了最佳状态。如果是这样，那么物联网使预测性和规范性项目等日益增长的趋势成为可能是下一个合乎逻辑的步骤吗?

什么是预防性保养?

预防性维护，也被称为预防性维护，或简单的PM，是在制造过程中用于优化和延长生产设备生命周期的正式程序。通过系统地安排设备的维护，制造商试图在故障发生前识别并解决问题。

预防性维护可以是基于日历的，其中零件在打破或佩戴之前更换。它也可以是基于的，旨在在24/7连续运营工厂等环境中考虑运行时间。或者，它可以是基于条件的，其中，部分和设备的视觉或测量条件用于使用不同程度的磨损和撕裂的制造环境，具体取决于运行的产品。

通过使用实时机器数据来驱动维护，物联网可以帮助解锁更有效的维护计划。

预防性维护的重要性

预防性维护是该行业的第一次尝试系统化和改善设备性能。从历史上看，公司跑上“无功维护”，在修复之前，部件可能会遇到失败。它旨在在失去有价值的时间之前捕获最长可能的运行条件。

然而，随着测量和统计抽样变得更加可用，维护专业人员发现，预防性维护在几乎所有情况下都是一个更好的解决方案。预防性维修的重要性在其计划和预定的方法中是显而易见的。

公司可以设计考虑运行时间、使用情况、条件和其他因素的预防性维护方案。通过这种方法，他们可以制定专门的培训、更准确的预算和更好的资本支出计划。

的好处和优势

一个精心设计的预防性维护计划有许多好处，包括:

节约成本

通过更换零件在失败之前，围绕零件的机会较少过度磨损或损坏。这种做法总体上会节省成本。

安全改进

通常情况下，零件被允许磨损，直到失效会分解，并在多米诺骨牌效应中对其他零件造成损害。在此之前更换部件，对操作人员和技术人员来说，设备更安全。

改进质量

今天生产设备依赖于高精度，以在几乎到的时间或紧密指定的零件用于准备申请。通过在磨损之前更换一部分，维持机器公差，导致更高的第一件质量商品。

减少停机时间

容易发生故障的部件往往会导致更长的停机时间，因为它们可能会融合或嵌入机器的其他部分。这种故障增加了从冻结的轴和其他机构清除碎片和松动部件所需的时间。在PM程序中更换部件意味着在计划的停机时间内更快地修复减少计划外停机．

提高可靠性

由于计划和计划预防性维护，因此生产计划的可靠性大大提高。经理了解维护是系统性的，他们不再需要“穿过手指”并希望最好。

增加了设备的寿命

通过制定正式的预防性维护计划，机器的寿命可以大大延长多年甚至数十年。这种寿命更长的寿命可以减少资本计划所需的有价值的投资美元，并允许公司策略性地规划支出或不必要。

通过分析设备的运行状况和性能，维护团队可以采取更积极的方法，并利用数据驱动的见解，做出更有效的决策。

预防性维护的弊端

预防性维护计划是基于假设和概率的。当然，这些可以在许多情况下被磨尖，以配合零件的寿命。但作为一个基于概率的系统，基本预防性维护策略缺乏精确的数据来提高有效性。

正因为如此，最流行的预防性维护形式有许多缺点，包括:

过度维护

因为PM程序依赖于假设和概率，过度维护总是一个问题。这可能意味着要花费过多的时间和人力来检查和重新检查可能不存在的问题。或者，它可能导致根据oem提供的维护间隔图表和图表更换部件，这些图表和图表不考虑特别重或轻负荷的应用程序，这些应用程序会影响部件的磨损。无论哪种情况，过度服务都会增加成本。

意想不到的失败

即使是最好的预防性维护程序也无法解释无计划的机器故障．由于PM程序是由假设驱动的，而不是由数据驱动的，在PM间隔之间可能无法检测到随机故障和意外磨损。

广泛的持续培训

虽然一个可靠的PM计划提供了专门培训的机会，但随着时间的推移，这可能会变得昂贵。随着新设备上线，培训必须更新以适应新功能。PM系统必须与此同时进行更新，这一过程的成本效益会降低。

预防性维修的类型

如果你想深入了解不同类型的维修厂家可以使用，阅读完整的文章．以下是对不同预防性维护策略的总结:

• 基于时间的维护：使用间隔建立日历以进行维护活动。
• 基于用法的维护例机器用了一定数量后，零件还没坏，你们就更换它们。
• 状态维修:当零件看起来磨损得太厉害而不能正常工作时，你就更换它们。了解更多关于机器状态监测．
• 预见性维护:利用历史数据来预测零件何时会坏掉，并在零件坏掉之前根据这些预测更换零件。这通常(但不总是)利用人工智能和机器学习。
• 说明性的Maintenance:高级数据分析方法不仅仅用于预测故障点，而是提供假设的结果，以便在出现故障、安全危险和质量问题以及实施时间之前选择可以采取的最佳行动。

BC机加工:预防性维护的世界级范例

对于鲍勃和他在BC机加工公司的员工来说，坏掉的工具和报废的零件就是生活的一部分。他们是如此根深蒂固的业务，Bob以200%的能力运行机器，简单地接受由于工具故障而损失的时间和材料，这成为常态，而不是异常。

用鲍勃的话来说，“当你弄坏了工具，制造了一个废件，你就是在浪费钱。”

为了最终解决这个问题，Bob得到了MachineMetrics和我们开创性的新产品的帮助MachineMetrics预测，一个解决方案，使他们能够诊断，预测和自动阻止这些机床在其星际CNC机器上的故障导致损坏的工具，废料零件和昂贵的停机时间。

After a quick and successful deployment, in just a few weeks the results spoke for themselves: "Since using the MachineMetrics’ predictive tool breakage technology, almost all of our waste has been eliminated. We've calculated the savings at our Swiss turn machines to be about $72k annually...it's been monumental to say the least.”

在这个案例研究访谈中，BC加工团队分享了他们使用MachineMetrics Predictive的经验，以及该技术对他们的车间和底线产生的巨大影响。

阅读完整的案例研究。