Prediktivt vedlikehold (PdM) er vedlikehold som overvåker ytelsen og tilstanden til utstyret under normal drift for å redusere sannsynligheten for feil. Også kjent som tilstandsbasert vedlikehold, prediktivt vedlikehold har blitt brukt i den industrielle verden siden 1990-tallet.

likevel er prediktivt vedlikehold i virkeligheten mye eldre, selv om historien ikke er formelt dokumentert. «Starten på prediktivt vedlikehold (PdM) kan ha vært når en mekaniker først satte øret til håndtaket på en skrutrekker, rørte den andre enden til en maskin, og uttalt at det hørtes ut som et lager gikk dårlig.»

målet med prediktivt vedlikehold er evnen til først å forutsi når utstyrssvikt kan oppstå (basert på visse faktorer), etterfulgt av å forhindre feilen gjennom regelmessig planlagt og korrigerende vedlikehold.Prediktivt vedlikehold kan ikke eksistere uten tilstandsovervåking, som er definert som kontinuerlig overvåking av maskiner under prosessforhold for å sikre optimal bruk av maskiner. Det er tre fasetter av tilstandsovervåking: online, periodisk og fjern. Online tilstandsovervåking er definert som kontinuerlig overvåking av maskiner Eller produksjonsprosesser, med data samlet om kritiske hastigheter og skiftende spindelposisjoner («Tilstandsovervåking Av Roterende Maskiner», Istec International).

Periodisk tilstandsovervåking, som oppnås gjennom vibrasjonsanalyse, «gir innsikt i endring av vibrasjonsadferd av installasjoner» med en trendanalyse («Tilstandsovervåking Av Roterende Maskiner», Istec International). Til slutt, ekstern tilstandsovervåking, som navnet antyder, tillater utstyr å overvåkes fra en ekstern plassering, med data overført for analyse.

før du etablerer et prediktivt vedlikeholdsprogram, må en organisasjon ta flere skritt, som inkluderer:

• Analysere behov og utstyr historie

• Gjennomgå alle tilgjengelige poster på nedetid, utstyrsdefekter, tap (yield og energi), potensielle regulering bøter og sikkerhet på arbeidsplassen

• Etablere definisjoner og konsepter Samt bygge en sak For PdM

• Utdanne store interessenter og få buy-in

• Fullføre en utstyrsbeholdning og vurdere gjeldende utstyrsbetingelser

• velge utstyr for programmets første implementering

• utvikle systemdetaljer basert På individuelle systemer og/eller komponenter

• Evaluere eksisterende forebyggende eller prediktivt vedlikehold

• Bestemme hvilke systemer som skal inkluderes og hva som skal inspiseres

• Definere programmets kritikalitet og etablere PdM frekvens og tidsplan type

• Evaluere forventede ressurser Og tildele personell roller og ansvar

• Organisere programmet og integrere det i planleggingssystemet

• utdanne Og skaffe Innkjøp fra drift og vedlikehold

• oppgradere Utstyr og gjennomføre opplæring

• Opprette et datastyrt vedlikeholdsstyringssystem (CMMS)

rundt 65 prosent av vedlikeholdspersonalet som ble undersøkt I Reliable Plants 2019 Prediktivt Vedlikehold, sa at de bruker prediktivt vedlikehold. Når det implementeres og utføres, er prediktivt vedlikehold en hjørnestein i et vellykket vedlikeholdsprogram.

Forskjellen mellom Prediktivt Vedlikehold og Forebyggende Vedlikehold

mens mange vedlikeholdsprogrammer bruker litt av begge deler, er det flere forskjeller mellom prediktivt vedlikehold og forebyggende vedlikehold. Forebyggende vedlikehold har medført inspeksjon og utførelse av vedlikehold på maskiner, uavhengig av om utstyret har behov for vedlikehold. Denne vedlikeholdsplanen er basert på enten en bruks-eller tidsutløser. For eksempel betjenes en varmeenhet hvert år før vinteren, eller en bil krever planlagt vedlikehold hver 5000 miles.

forebyggende vedlikehold krever heller Ikke tilstandsovervåkingskomponenten som prediktivt vedlikehold gjør. Ved ikke å kreve tilstandsovervåking, innebærer ikke et forebyggende vedlikeholdsprogram like mye investeringer i teknologi og opplæring. Til slutt, mange forebyggende vedlikeholdsprogrammer trenger manuell datainnsamling og analyse.mens forebyggende vedlikehold bestemmes ved å bruke den gjennomsnittlige livssyklusen til en eiendel, identifiseres prediktivt vedlikehold basert på forhåndsinnstilte og forhåndsbestemte forhold for bestemte utstyrsstykker, ved hjelp av ulike teknologier. Prediktivt vedlikehold krever også flere investeringer i mennesker, opplæring og utstyr enn forebyggende vedlikehold, men tidsbesparelsene og kostnadsbesparelsene vil være større i det lange løp.

Fordeler og Ulemper Ved Prediktivt Vedlikehold

som nevnt er fordelene ved prediktivt vedlikehold enorme fra et kostnadsbesparende perspektiv og inkluderer å minimere planlagt nedetid, maksimere utstyrets levetid, optimalisere ansattes produktivitet og øke inntektene (Immerman, «Virkningen Av Prediktivt Vedlikehold på Produksjon»). En annen fordel med prediktivt vedlikehold er evnen til å transformere både et vedlikeholdsteam og en organisasjon, da implementering Av PdM gjør det mulig for kapitalforvaltere å forbedre resultatene og bedre balansere prioriteringer som lønnsomhet og pålitelighet.En av de største ulempene ved prediktivt vedlikehold er hvor lang tid Det tar å vurdere Og implementere En PdM-tidsplan. Med prediktivt vedlikehold som et komplekst initiativ, må anleggspersonell bli opplært i hvordan man ikke bare bruker utstyret, men også hvordan man tolker analysene (eller dataene).Mens mange organisasjoner velger å trene eksisterende ansatte på forebyggende vedlikehold, er det tilstandsovervåkningsentreprenører som spesialiserer seg på å utføre det nødvendige arbeidet og analysere resultatene for et anlegg. I tillegg til opplæringskostnadene innebærer prediktivt vedlikehold en investering i vedlikeholdsverktøy og systemer. Denne kostnaden har gått ned over tid med innføringen av skybasert teknologi.

Prediktivt Vedlikehold vs. Inspeksjon for Defekter

I noen tid har det eksistert en betydelig forvirring over den riktige måten å inspisere for tilstedeværelsen av en gitt feilmodus. Skal jeg utføre noen form for sensorisk inspeksjon? Skal jeg utføre noen form for kvantitativ inspeksjon? Bør jeg bruke en eller flere tilstandsovervåkningsteknologier? Skal jeg bruke en kombinasjon av disse teknikkene for å maksimere den betingede sannsynligheten for å finne feilen?

hvordan identifiserer jeg tilstedeværelsen av en nøkkelfeil på en slik måte at planleggingsavdelingen min maksimerer tiden til å utvikle jobbprosedyrene, opprette arbeidsordrer, bestille delene og planlegge og fullføre arbeidet før den betingede sannsynligheten for feil blir for høy? En forklaring på hvilke typer inspeksjoner og hvordan de utfyller hverandre går en lang vei mot å avklare hvilke som er mest hensiktsmessig.

Typer Defekte Inspeksjonsteknikker

Sensoriske inspeksjoner har lenge vært ansett som ryggraden i ethvert godt inspeksjonsprogram og vedlikeholdsarbeid. Det ble antatt at å sende noen rundt ofte nok til å inspisere for problemer med maskiner ville resultere i å identifisere feil i god tid for å redusere uplanlagt nedetid. Inspektøren ville bruke syn, lyd og berøring for å avgjøre om noe hadde endret seg siden forrige inspeksjon. Enhver endring vil bli registrert, rapportert og undersøkt av en håndverker på neste planlagte strømbrudd.Mens det er en enorm mengde fordel å sende noen rundt for å utføre inspeksjoner, er det så mange hull i denne strategien at det aldri bør betraktes som ryggraden i inspeksjonsprogrammet. Sensoriske inspeksjoner vanligvis bare identifisere de mest åpenbare og drastiske problemer. Det er nesten umulig for en sensorisk inspeksjon å identifisere tidlige interne feil i maskiner.

Forbedrede Sensoriske Inspeksjoner

Forbedrede sensoriske inspeksjoner fyller den grå sonen. De er både en sensorisk inspeksjon og en kvantitativ måling med tilstandsovervåkningsegenskaper. Disse inspeksjonene bruker instrumenter som spotradiometre, strobelys, håndholdte vibrasjonspenner og enkle ultralydsmålere for å oppdage feil lenger opp I pf-kurven. Mens disse verktøyene multipliserer kraften til de menneskelige sansene, har de sin grense. Disse enkle verktøyene tillater forskjellige feilmoduser å bli oppdaget, men de bør ikke erstatte et omfattende tilstandsovervåkingsprogram.

Kvantitative Inspeksjoner

Kvantitative inspeksjoner kan gi nyttig informasjon når det gjelder å generere data for trending og bestemme den karakteristiske levetiden til en feilmodus. Kvantitative inspeksjoner trenger noen til å måle noe. Svært vanlige kvantitative inspeksjoner inkluderer måling av temperaturen på en tetning på en pumpe eller måling av bakplaten klaring på en pumpehjul. Disse målingene gir data til planleggeren og ingeniøren og bidrar til å avgjøre behovet for ytterligere vedlikehold.

når den er utformet på riktig måte, beskriver en kvantitativ inspeksjonsprosedyre grenser og typisk forventede målinger. Enhver inspeksjon som krever at noen måler noe, skal ha minimums -, maksimums-og typiske verdier, med betingede oppgaver definert for når grensene overskrides. Men en kvantitativ inspeksjon utført ved riktig inspeksjonsfrekvens vil sjelden ha en måling som overskrider grensene.Prediktivt Vedlikehold Som En Defekt Inspeksjonsteknikk

Tilstandsovervåking, også kjent som Prediktivt vedlikehold (PdM), er anvendelsen av tilstandsbaserte overvåkingsteknologier, statistisk prosesskontroll eller utstyrsytelse for tidlig påvisning og eliminering av utstyrsfeil som kan føre til uplanlagt nedetid eller unødvendige utgifter.

og generelt sett må du utføre dette mens utstyret er i normal drift, med liten eller ingen prosessavbrudd. Formålet med disse verktøyene(vibrasjonsanalyse, infrarød termografi, motorkretsanalyse, etc.) er å finne feil som ikke er funnet gjennom tidligere tilgjengelige inspeksjonsmetoder, mens maskinen er i normal drift.

Ved å utnytte den tilgjengelige teknologien kan du vurdere tilstanden til deler og tilstedeværelsen av feil hittil umulig å oppdage. Et eksempel på fordelen disse verktøyene har innen kvantitative inspeksjoner eller sensoriske inspeksjoner er bruken av vibrasjonsanalyse for å bestemme tilstedeværelsen av en defekt på et rullende elementlager.

tidligere var mekanikere og millwrights avhengig av «løftekontroller» for å bestemme mengden klaring i et lager. Dessverre, denne teknikken er bare gyldig for lagerdefekter som resulterte i fjerning av materiale fra raceways av lageret; dette lageret ville være ganske dårlig av å ha tusendeler av inches av spill i den.

sub-overflate tretthet er lett å se med vibrasjonsanalyse og på dette punktet i feilutbredelsen har det ikke resultert i fjerning av materiale fra løpebanene. Dette er det vanligste eksempelet på fordelene med prediktivt vedlikeholdsteknologi.

Det finnes ulike typer feil inspeksjon teknikker som kan bringes til å bære på en maskin, og hver har sine fordeler og ulemper. Likevel er disse teknikkene ikke eksakte erstatninger for hverandre. Hver bestemmer tilstedeværelsen av feilen på forskjellige steder langs p-F-kurven, og som et resultat gir hver planleggingsfunksjon forskjellige mengder tid til å reagere på feilen.a failure modes, effects and criticality analysis (FMECA) kan hjelpe deg med å avgjøre hvilke inspeksjonsteknikker som skal brukes, hvor ofte og med hvilken grad av redundans. Husk at trikset er å balansere risiko med strenghet. Hvor mye risiko du er villig til å ta med en gitt feilmodus kombinert med hvor mye du er villig til å betale for inspeksjonen, bestemmer riktig strategi.

Teknologi For Prediktivt Vedlikehold

som navnet antyder, er målet med prediktivt vedlikehold å forutsi når vedlikehold er nødvendig. Mens Det ikke Er Noen Magisk 8-Ball, er det flere tilstandsovervåkingsenheter og teknikker som kan brukes til å effektivt forutsi feil, samt gi avansert advarsel for vedlikehold i horisonten.

Infrarød Termografi

kjent som en ikke-destruktiv eller ikke-påtrengende testteknologi, er infrarød (IR) termografi i prediktivt vedlikehold mye brukt. MED IR-kameraer kan personell oppdage høye temperaturer (aka, hotspots) i utstyr. Slitte komponenter, inkludert funksjonsfeil i elektriske kretser, avgir vanligvis varme som vises som et hotspot på et termisk bilde («Prediktivt Vedlikehold», Lean Manufacturing Tools).ved å raskt identifisere hotspots kan infrarøde inspeksjoner identifisere problemer og bidra til å unngå kostbare reparasjoner og nedetid. Infrarød teknologi regnes som » en av de mest allsidige forebyggende vedlikeholdsteknologiene som er tilgjengelige … brukes til å studere alt fra individuelle komponenter i maskiner til anleggssystemer, tak og til og med hele bygninger «(Kontrollteknikk). Flere bruksområder for infrarød teknologi inkluderer å oppdage termiske anomalier og problemer med prosessystemer som er avhengige av varmelagring og / eller overføring.

Akustisk Overvåking

med akustisk teknologi kan personell oppdage gass -, væske-eller vakuumlekkasjer i utstyr på sonisk eller ultralydnivå. Betraktet som billigere enn ultralydteknologi, er sonisk teknologi nyttig på mekanisk utstyr, men begrenset i bruk. Ultralydteknologi har flere applikasjoner og er mer pålitelig i å oppdage mekaniske problemer.Det gjør det mulig for en tekniker å «høre friksjon og stress i roterende maskiner, som kan forutsi forverring tidligere enn konvensjonelle teknikker» («Prediktivt Vedlikehold», Wikipedia) ved å bruke instrumentering for å konvertere lyder i 20 til 100 kilohertz-området til «auditive eller visuelle signaler som kan høres/ses av en tekniker. Disse høye frekvensene er de eksakte frekvensene som genereres av slitte og underluberte lagre, feil elektrisk utstyr, lekkede ventiler, etc.(Wright,»Hvordan Utnytte Flere Prediktive Vedlikeholdsteknologier»).Mens både sonic og ultralyd testing kan være dyrt, det er en annen form for akustisk overvåking som er ganske rimelig: en tekniker ører. «Noe så enkelt som å oppdage en oljelekkasje eller en girkasse som høres rart ut, kan og ofte føre til forebygging av en katastrofal feil, og unngår titusenvis av dollar i tap,» (Wright,»Hvordan Utnytte Flere Prediktive Vedlikeholdsteknologier»).

Vibrasjonsanalyse

Vibrasjonsanalyse Brukes primært til høyhastighets roterende utstyr, og gjør det mulig for en tekniker å overvåke maskinens vibrasjoner ved hjelp av en håndholdt analysator eller sanntids sensorer innebygd i utstyret. En maskin som opererer i topptilstand utviser et bestemt vibrasjonsmønster. Når komponenter som lagre og aksler begynner å slites og mislykkes, vil maskinen begynne å generere et annet vibrasjonsmønster. Ved å proaktivt overvåke utstyret, kan en utdannet tekniker sammenligne avlesningene mot kjente feilmoduser for å finne ut hvor problemer oppstår.

blant problemene som kan oppdages med vibrasjonsanalyse, er feiljustering, bøyde aksler, ubalanserte komponenter, løse mekaniske komponenter og motorproblemer.Å Sikre teknikere er opplært vil være viktig, da det kan være vanskelig å forutsi maskinfeil ved hjelp av vibrasjonsanalyse. Mange organisasjoner tilbyr grundig opplæring for å forberede enkeltpersoner til sertifisering som vibrasjonsanalytikere. Den eneste ulempen ved å bruke vibrasjonsanalyse er kostnaden forbundet med å implementere den med Et PdM-program.

Oljeanalyse

Oljeanalyse er et effektivt verktøy i forebyggende vedlikehold. Det gjør det mulig for en tekniker å sjekke oljens tilstand og avgjøre om andre partikler og forurensninger er til stede. Noen oljeanalysetester kan avsløre viskositeten, tilstedeværelsen av vann eller slitasjemetaller, partikkelantall og syrenummeret eller basenummeret.En av fordelene med å bruke oljeanalyse er at den første testen (e) vil sette en baseline for en ny maskin. Når det gjøres riktig, kan oljeanalyse gi et mylder av resultater for å gjøre prediktivt vedlikehold vellykket.

Andre Teknologier

sammen med disse teknikkene, kan anlegg bruke andre teknologier som motor tilstandsanalyse, som beskriver drift og drift tilstand av motorer; og virvelstrøm analyse, som identifiserer endringer i rør veggtykkelse i sentrifugale kjølere og kjelesystemer. Borescope inspeksjoner, CMMS, dataintegrasjon og tilstandsovervåking kan også bidra til å lette prediktivt vedlikehold. Mens det er flere forskjellige teknologier for Å hjelpe I Din PdM innsats, er det viktig å velge den rette for å sikre suksess.

Business Case For Prediktivt Vedlikehold

for å oppnå avkastning på kapitalinvesteringer og holde maskiner i gang med maksimal effektivitet, må anleggene legge større vekt på prediktivt vedlikehold. Ifølge Wall Street Journal, » Uplanlagt nedetid koster industriprodusenter anslagsvis $ 50 milliarder årlig. Utstyrssvikt er årsaken til 42 prosent av denne uplanlagte nedetiden. Uplanlagte strømbrudd resulterer i overdreven vedlikehold, reparasjon og utskifting av utstyr.»

som drift og ledelse er presset mot å redusere kostnader og øke produktiviteten, blir behovet for prediktivt vedlikehold klart, siden det er vanskelig å gjøre noen kostnadseffektive, langsiktige beslutninger for et anlegg.

verdien av prediktivt vedlikehold kommer fra en kostnadsbesparende og / eller tidsbesparende tilnærming, da vedlikehold kun utføres ved behov. Faktisk, flere studier AV USA. Department Of Energy ‘ S Federal Energy Management Program fant at et velfungerende prediktivt vedlikeholdsprogram gir besparelser fra 30-40 prosent over reaktivt vedlikehold og 8-12 prosent over forebyggende vedlikehold.

For At En PdM-strategi skal lykkes, må flere kriterier vurderes og oppfylles. Først, engasjementet bør komme fra toppen ned. Hele organisasjonen må være forpliktet til å gjøre prediktivt vedlikehold en mandat del av de normale tidsplaner. Alle prosessoperatører må også være utdannet og involvert i å utføre de nødvendige vedlikeholdskontrollene. I tillegg må hele organisasjonen forstå de faktiske kostnadene og konsekvensene av dårlig vedlikehold. Endelig Må PdM-prosedyrer implementeres umiddelbart for at organisasjonen skal begynne å høste fordelene.Mens Mange anerkjenner viktigheten av å utnytte prediktivt vedlikehold for maskiner med høy dollar, Er PdM også levedyktig for å overvåke mindre, hverdagslige eiendeler som kaffemaskiner, skrivere, portomålere og mer. I virkeligheten kan et helt anlegg dra nytte av å implementere prediktivt vedlikehold.

Prediktivt Vedlikehold

den største applikasjonen for prediktivt vedlikehold er i produksjonssektoren. Som fabrikker fortsetter å møte etterspørselen for å øke produktiviteten, har flere vedlikeholdsstrategier blitt opprettet og implementert. Imidlertid har et flertall av disse vært reaktive. Mange fasiliteter har et tankesett av «hvis det ikke er blakk, ikke fikse det.»Dessverre bidrar denne tankegangen til uplanlagt vedlikehold og nedetid.

som diskutert tidligere, begynte fasiliteter å implementere prediktivt vedlikehold tidlig på 1990-tallet. Da «mangelen på tilgjengelighet av sensorer som genererer data, samt mangel på beregningsressurser for innsamling og analyse av dataene, gjorde det vanskelig å implementere PdM» («Predictive Maintenance In Manufacturing Overview,» Microsoft Azure).

med introduksjonen av tingenes internett (iot), maskinlæring, cloud computing og big data-analyse, har produksjonsindustrien beveget seg fremover i å implementere prediktivt vedlikehold, noe som resulterer i økt oppetid og kvalitetskontroll, optimalisering av vedlikeholdsruter, forbedret arbeidssikkerhet og større produktivitet. Som produsenter jobber med stramme marginer og tidsrammer, har tanken på uplanlagt nedetid blitt uønsket. Prediktivt vedlikehold kan tilby en løsning.

En annen Søknad Om PdM er i jernbanesektoren, særlig når det gjelder jernbanebransjens digitale transformasjon. Med tog som har en høy innledende investering, er det et sterkt fokus på å holde dem i tjeneste så lenge som mulig. Prediktivt vedlikehold gjør det mulig for jernbaneselskaper å få mest mulig ut av togflåten gjennom en rekke teknologier og programvare som reduserer driftskostnadene og forlenger flåtens levetid.

innen jernbanesektoren benyttes prediktivt vedlikehold for å oppdage problemer med lineære, faste og mobile eiendeler; forbedre sikkerheten og spor void deteksjon gjennom kjøretøy cab-baserte overvåkingssystemer; og identifisere hvilken type spor ressurs som void er plassert, samt gi en indikasjon på void alvorlighetsgrad.Ifølge en artikkel I MaintWorld, «i fremtiden forventes pålitelig jernbanevedlikehold å stole på smarte transportsystemer og sammenkoblede løsninger som prediktivt vedlikehold og integrerte sikkerhetsverktøy for å forbedre kritiske problemer som sikkerhet, forsinkelser og total systemkapasitet» (Peycheva, «Railway Goes Smart with Predictive Maintenance and Industry 4.0 CMMS»).mens tradisjonelt sakte å modernisere sine vedlikeholdssystemer, blir olje-og gassindustrien en stor fortaler for prediktivt vedlikehold. Hver dag samler olje-og gasselskaper enorme mengder data gjennom sensorer-spesielt trådløse sensorer – i oljefelt rundt om i verden. Etter hvert som olje – og gassvirksomheten blir mer kompleks, blir innsyn i utstyrets tilstand vanskeligere, spesielt i fjerntliggende, offshore og dypvannssteder.

I En hvitbok Fra 2015, MapR Technologies Inc. «Olje-og gasselskaper har en stor mulighet til å øke effektiviteten og redusere driftskostnadene gjennom bedre ressurssporing og prediktivt vedlikehold.»Prediktivt vedlikehold Kan bli sett på som et konkurransefortrinn for olje-og gasselskaper så vel som de relaterte servicevirksomhetene, spesielt i tider med lavkonjunktur når organisasjoner blir tvunget til å finne måter å jobbe mer effektivt på. Prediktivt vedlikehold gjelder selvfølgelig ikke bare industri, jernbane og olje-og gassindustri. I Andre applikasjoner Brukes PdM til Å:

• Bidra til å forhindre strømbrudd ved hjelp av droner og sensorer som kartlegger strømnett

• Oppdag en temperaturfall i en damprørledning, noe som indikerer en potensiell trykklekkasje

• Ta opp økte temperaturer i elektriske paneler for å forhindre komponentfeil

• Mål forsyningssiden og etterspørselssiden på et felles koblingspunkt for å overvåke strømforbruket

• finn overbelastninger i elektriske paneler

• identifiser motorstrømstopper eller overoppheting fra dårlige lagre eller insultasjonsbrudd

• Finne trefase makt ubalanser fra harmonisk forvrengning, overbelastning, degradering eller svikt i en eller flere faser

Iiot Og PdM Integrasjon

en av de viktigste faktorene – om ikke den viktigste faktoren – i en vellykket prediktivt vedlikeholdsprogram er bruk og integrering av industrial internet of things (iiot). Iot oversetter fysiske handlinger fra maskiner til digitale signaler ved hjelp av sensorer som temperatur, vibrasjon eller ledningsevne … Når de fysiske handlingene har blitt oversatt til digitale signaler via sensorer, blir de behandlet, aggregert og analysert. Med overkommelig båndbredde og lagring kan massive mengder data overføres for å gi ikke bare et fullstendig bilde av eiendeler i en enkelt plante, men av et helt produksjonsnettverk» (Coleman et al.»Prediktivt Vedlikehold og Den Smarte Fabrikken»). for å lykkes er prediktivt vedlikehold avhengig av sensorer for innsamling og analyse av data fra ulike kilder, for eksempel EN CMMS og kritiske utstyrssensorer. Ved hjelp av disse dataene kan IIoT lage » avanserte prediksjonsmodeller og analytiske verktøy for å forutsi feil og adressere dem proaktivt. I tillegg kan ny maskinlæringsteknologi over tid øke nøyaktigheten til de prediktive algoritmene, noe som fører til enda bedre ytelse» (Coleman et al.»Prediktivt Vedlikehold og Den Smarte Fabrikken»).

når den er sammenkoblet med prediktivt vedlikehold, har IIoT muligheten til å fange utstyrsfeil på forhånd. Med Ankomsten Av Industry 4.0 i produksjonsområdet, er anleggene ivrige etter å utnytte IIoT for å få bedre innsikt i driften.

Prediktivt Vedlikehold og Avkastning på Investeringen

Implementering av prediktivt vedlikehold krever en betydelig investering i penger, personell og utdanning. Selv om disse innledende investeringene kan virke skremmende for en organisasjon, oppveier prediktivt vedlikehold avkastning på investering (ROI) langt eventuelle forhåndskostnader.Ifølge En nylig rapport Fra Deloitte har flere anlegg hatt en kostnadsbesparelse på 5-10 prosent i utgifter til drift og vedlikehold, reparasjon og drift (mro); en reduksjon på 5-10 prosent i totale vedlikeholdskostnader; og reduserte lagerkostnader. Ytterligere data fra Us Department Of Energy viser også at implementering av et funksjonelt PdM-program har potensial til å gi en ti ganger økning i AVKASTNING, en reduksjon på 25-30 prosent i vedlikeholdskostnader, en reduksjon på 70-75 prosent i sammenbrudd og en reduksjon på 35-45 prosent i nedetid.»når det gjelder vedlikeholdskostnader, koster forebyggende vedlikehold $13 timelønn per år, mens prediktivt vedlikehold koster $9 timelønn per år, noe som gjør prediktivt vedlikehold til et billigere alternativ «(Ulbert,»Forskjellen mellom Prediktivt Vedlikehold og Forebyggende Vedlikehold»).Coleman, Chris, Satish Damodaran Og Ed Deuel. «Prediktivt Vedlikehold og Den Smarte Fabrikken.»Deloitte. 2017. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/process-and-operations/us-cons-predictive-maintenance.pdf
«Tilstandsovervåking Av Roterende Maskiner.»Istec International. Tilgjengelig 1.November 2018. https://www.istec.nl/en/condition-monitoring-rotating-machines/.

Kontroll Engineering. «Prediktivt Vedlikeholdsteknologi.»Åpnet 4.November 2018. https://www.controleng.com/single-article/predictive-maintenance-technologies/72faca6f85ddaef6b4479583b2741e6c.html.Immerman, Graham. «Virkningen Av Prediktivt Vedlikehold på Produksjon.»MachineMetrics. Tilgjengelig 1.November 2018. https://www.machinemetrics.com/blog/the-impact-of-predictive-maintenance-on-manufacturing.

Lean Produksjon Verktøy. «Prediktivt Vedlikehold.»Åpnet 2.November 2018. http://leanmanufacturingtools.org/427/predictive-maintenance/.

Peycheva, Ralitsa. «Jernbanen Blir Smart med Prediktivt Vedlikehold og Industri 4,0 CMMS.»MaintWorld. 11.oktober 2017. Besøkt 4.November 2018. https://www.maintworld.com/Applications/Railway-Goes-Smart-with-Predictive-Maintenance-and-Industry-4.0-CMMS.

» Prediktivt Vedlikehold I Produksjon Oversikt.»Microsoft Azure. 1. mai 2018. Besøkt 4.November 2018. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/industry/manufacturing/predictive-maintenance-overview.

«Prediktivt Vedlikehold Ved Hjelp Av Hadoop For Olje-Og Gassindustrien,» MapR Technologies Inc., Mai 2015. https://mapr.com/resources/predictive-maintenance-using-hadoop-oil-and-gas-industry/.Ulbert, Sebastian, «Forskjellen mellom Forebyggende Vedlikehold og Forebyggende Vedlikehold», Coresystems, 15.September 2015. Tilgjengelig 2.November 2018. https://www.coresystems.net/blog/the-difference-between-predictive-maintenance-and-preventive-maintenance.

Wall Street Journal. Tilgjengelig 2.November 2018. https://partners.wsj.com/emerson/unlocking-performance/how-manufacturers-can-achieve-top-quartile-performance/.

Wikipedia. «Predictive Maintenance.» Accessed October 11, 2018. https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_maintenance.

Wright, Jeremy. «How to Leverage Multiple Predictive Maintenance Technologies.» Machinery Lubrication. Accessed November 1, 2018. https://www.machinerylubrication.com/Read/29819/predictive-maintenance-technologies