预测性维护工具 - 7 种类型供您查看

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、减少停机时间和降低维护成本的关键策略。在本文中，您将了解一些可以简化成功实施预测性维护计划复杂性的工具。

预测性维护是什么以及它是如何工作的？

预测性维护是一种维护策略，它侧重于在设备故障和其他潜在问题发生之前预测它们。通过收集和分析来自各种来源的数据，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。

使用高级分析技术，包括机器学习、人工智能和统计分析，来处理收集到的数据，并生成关于设备剩余使用寿命或特定时间段内故障可能性的估计。

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，并将这些数据传输用于分析。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准备。这些模型在数据中识别模式和相关性，从而能够预测设备故障或性能下降。

基于这些预测，维护团队能够更有效地计划和安排维护任务，避免意外停机，并最大限度地减少对运营的整体影响。

通过从被动维护转向主动维护，组织可以获得以下好处

  • 成本节约

  • 增加资产使用寿命

  • 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，这里有一些常见的数据类型示例，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

如果您想了解更多关于这些方法的信息，请查看这份更详细的预测性维护指南。

预测性维护工具

为了充分利用预测性维护为企业带来的益处，需要使用各种工具。这包括从如何从设备中收集数据，到数据处理、分析和可视化的全过程。在本节中，我们将探讨预测性维护主要组件所可用的一些工具。

全栈平台与定制解决方案

在实施预测性维护系统时，您首先需要做出的决定之一是选择一个“全栈”平台来管理多个不同的部分，还是构建一个更加定制的解决方案。

这两种选择之间的主要权衡在于开发速度、成本、性能和灵活性。完全托管平台将通过抽象出大量复杂性并提供开箱即用的功能来简化实施。然而，这些平台在长期运行中可能会更昂贵，具有锁定效应，并且可能无法针对您的特定用例进行优化。通过构建自己的定制解决方案，您可以选择每个方面的理想工具，并在获得更好性能的同时可能节省资金。

主要需要考虑的是您将运营的规模、您希望解决方案部署的速度、性能需求以及您可用的开发资源。如果您将收集来自大量设备的海量数据，那么构建一个定制解决方案以长期节省资金可能是有意义的。另一方面，如果您只想快速构建原型，那么选择托管解决方案可能更合理。

一些平台可以通过主要作为集成工具来提供两者的最佳组合，简化底层细节，同时允许您选择数据存储位置和处理数据所使用的工具。

考虑到以上所有内容，让我们来看看以下任务的一些选项，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

使预测性维护成为可能的第一步是能够收集设备生成的数据。数据收集并不是您业务的价值添加，因此理想情况下，您希望一个提供从许多不同来源和通信协议收集数据内置功能的工具，而不是强迫您的开发人员编写自定义代码。根据您的预测性维护应用程序的架构，您可能还希望具备在边缘处理和过滤数据的能力。这里的权衡在于数据收集工具在资源使用、集成数量和处理能力方面的轻量级。以下是一些流行的选项：

连接性

还需要注意的是，您的应用程序使用的通信协议。哪一种最适合将取决于您的架构以及其他因素，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数据中心中的Web应用程序那样的可靠连接，因此必须考虑到这一点。以下是一些用于预测性维护的通信协议：

数据存储

一旦您开始收集和传输数据，您需要将数据存储在某个地方。对于预测性维护，这些数据在许多情况下可以被认为是时间序列数据，这可能需要根据您的性能要求和存储的数据量来考虑一个专用解决方案。以下是用于预测性维护数据的常用数据存储选项：

数据处理

数据处理可以在数据存储之前和之后进行。它可以在数据收集工具的边缘进行，在存储之前通过流处理进行（流处理），在某个预定时间段进行批量处理，或者可以将原始传感器数据直接存储。在许多情况下，会结合使用这些方法，将原始数据存储以备历史记录，并为分析师或模型创建不同转换版本的数据。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

一旦数据处理并存储，就可以开始分析数据。通常预测性维护使用回归模型和特征工程，但近年来，更高级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，只需提供数据即可创建模型，或者使用以下框架等构建自己的模型：

可视化

将数据可视化工具集成到预测性维护系统中，不仅有助于监控系统，还能使创建报告更容易，并允许用户自由分析从系统中收集的数据。根据可视化的用例和用户的技能水平，有许多工具可供选择，从分析师关注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，有许多平台可供选择，它们要么提供您所需的所有功能，要么专注于简化您选择的所有工具的集成。以下是针对物联网和预测性维护的一些流行的平台：

InfluxDB for predictive maintenance

希望这篇文章能为您对可用于预测性维护项目的工具有一个全面的概述。如果您对一些公司如何在现实世界中使用预测性维护感兴趣，请查看以下案例研究以获得灵感：

作为一些后续步骤，您还可以查看以下教程和指南，它们展示了如何使用本文中提到的某些工具，或只是解释与预测性维护相关的其他概念：