预测性维护工具 - 7 种类型值得了解

作者：Charles Mahler / 用例
2023 年 4 月 13 日

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在当今的商业环境中，预测性维护已成为优化设备性能、减少停机时间和最大限度地降低维护成本的关键策略。在本文中，您将了解一些可以用来简化实施成功的预测性维护计划所涉及的复杂性的工具。

什么是预测性维护，它是如何工作的？

预测性维护是一种维护策略，侧重于预测设备故障和其他潜在问题，防患于未然。通过收集和分析来自各种来源的数据，例如传感器和历史记录，预测性维护使组织能够优化其维护计划，减少计划外停机时间，并提高整体运营效率。

先进的分析技术，包括机器学习、人工智能和统计建模，用于处理收集的数据，并生成关于设备剩余使用寿命或特定时间范围内发生故障的可能性估计。

在物联网领域，预测性维护在管理资产和设备方面发挥着重要作用。传感器持续监控温度、振动和压力等数据点，同时传输数据以进行分析。数据处理工具清理、处理和转换原始数据，为使用各种可能的统计模型进行分析做好准备。这些模型识别数据中的模式和相关性，从而预测设备故障或性能下降。

基于这些预测，维护团队可以更有效地计划和安排维护任务，避免意外故障并最大限度地减少对运营的整体影响。

通过从被动维护转变为主动维护，组织可以获得以下好处

  • 成本节省

  • 延长资产寿命

  • 提高生产力

常见的预测性维护方法

在介绍一些可用于收集和处理预测性维护数据的通用工具之前，以下是一些常用数据类型的示例，这些数据类型通常用于物联网或工业 4.0 等用例的预测性维护

  • 红外分析

  • 基于状态的监控

  • 振动分析

  • 流体分析

  • 目视检查

如果您想了解有关这些方法的更多信息，请查看这份关于预测性维护的更详细指南。

预测性维护工具

利用预测性维护为您的业务带来优势，需要各种工具。这包括从如何从设备收集数据到处理、分析和可视化数据的所有内容。在本节中，我们将介绍一些可用于预测性维护主要组成部分的工具。

全栈平台与定制解决方案

在实施预测性维护系统时，您需要做出的首要决定之一是选择管理许多不同部分“全栈”平台，还是希望构建更定制的解决方案。

这些选择之间的主要权衡将是开发速度、成本、性能和灵活性。完全托管的平台将通过抽象化许多复杂性并提供开箱即用的功能来简化实施。另一方面，这些平台从长远来看通常成本更高，具有锁定效应，并且可能未针对您的特定用例进行优化。通过构建您自己的定制解决方案，您可以为每个方面选择理想的工具，并有可能节省资金，同时获得更好的性能。

主要考虑因素是您将运营的规模、您希望多快部署解决方案、性能要求以及您可用的开发资源。如果您要从大量设备收集数据，并且数据量巨大，那么从长远来看，构建定制解决方案以节省资金可能是有意义的。另一方面，如果您只想制作一个快速原型，那么选择托管解决方案可能更有意义。

某些平台可以通过主要充当集成工具来为您提供两全其美的优势，简化底层细节，同时允许您选择数据存储位置以及用于处理数据的工具等。

考虑到所有这些，让我们看一下以下任务的每个选项，这些任务对于预测性维护的实施至关重要

  • 数据收集

  • 连接性

  • 数据存储

  • 数据处理

  • 分析和预测

  • 可视化

数据收集

实现预测性维护的第一步是能够收集设备生成的数据。数据收集实际上不会为您的业务增加价值，因此理想情况下，您需要一个工具，该工具提供内置功能，用于从许多不同的来源和通信协议收集数据，而不是迫使您的开发人员创建自定义代码。根据您的预测性维护应用程序的架构，您可能还需要在边缘处理和过滤数据的能力。此处的选择是在资源使用、集成数量和数据处理能力方面实现数据收集工具的轻量化之间的平衡。以下是一些可用的流行选项

连接性

需要记住的另一件事是您的应用程序使用的通信协议。哪种协议最有效将取决于您的架构和其他因素，例如网络可靠性、带宽和性能要求。例如，许多物联网工作负载无法保证像您在数据中心为 Web 应用程序所期望的那样可靠的连接，因此必须考虑到这一点。以下是一些可用于预测性维护的通信协议

数据存储

收集和传输数据后，您需要将数据存储在某个地方。对于预测性维护，在许多情况下，该数据可以被视为时间序列数据，这可能需要专门的解决方案，具体取决于您的性能要求和您存储的数据量。以下是一些常用的预测性维护数据存储选项

数据处理

数据处理可以在数据存储之前和之后进行。它可以在边缘使用您的数据收集工具完成，可以在存储之前通过流处理完成，可以在某个计划的时间段进行批处理，或者可以直接存储原始传感器数据。在许多情况下，这些方法的组合都完成了，原始数据被存储用于历史记录，并且创建了不同的转换版本的数据供分析师或模型使用。以下是一些可用于处理预测性维护数据的工具

分析和预测

数据经过处理和存储后，您就可以开始分析数据了。通常，预测性维护使用回归模型和特征工程，但近年来，更先进的机器学习和深度学习模型也开始被使用。根据您的用例，您可以使用自动化工具，您只需提供数据即可创建模型，或者使用以下框架构建自己的模型

可视化

将数据可视化工具与您的预测性维护系统集成将有助于不仅监控系统，还可以更轻松地创建报告，并允许用户自由分析从系统收集的数据。根据可视化用例和用户的技术技能，有许多工具可用，范围从面向分析师的报告工具到使用较低级别的库或框架创建自定义可视化。以下是一些选项

预测性维护平台

如上所述，有许多平台可用，它们要么提供您开箱即用所需的一切，要么专注于使您更容易地将您选择的所有工具集成在一起。以下是一些流行的物联网和预测性维护专用平台

InfluxDB 用于预测性维护

希望本文能帮助您大致了解可用于预测性维护项目的可用工具。如果您对一些公司如何在现实世界中使用预测性维护感到好奇，请查看这些案例研究以获得一些灵感

作为一些后续步骤，您还可以查看以下教程和指南，这些教程和指南向您展示如何使用本文中提到的一些工具，或者只是解释与预测性维护相关的其他概念