提升泵类设备性能的解决方案：基于AI的预测性维护

本文主要是介绍提升泵类设备性能的解决方案：基于AI的预测性维护，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

随着工业的智能化和数字化发展，设备维护的方式得到不断优化。人工智能（AI）、机器学习和云计算等先进技术的引入，使得设备健康管理系统的数据采集、实时分析、故障预警与智能诊断等能力得到提升。借助这些设备预测性维护手段，设备维护工程师可以提前采取措施，最大限度地减低计划外停机时间、控制维护成本、延长设备的使用寿命并改善工厂的安全性。

图.基于AI的预测性维护（全景网）

设备维护是企业利润的关键

能源、电力和石油石化行业的工厂设备通常是比较复杂的，需要大量的设备和基础设施储存和管理液体以及气体原料。因此，减少因设备故障而导致的计划外停机，对于提高企业利润至关重要。在工业设备故障中，导致了三分之一以上的意外停机，机械故障是较为常见的故障类型。制定良好的设备维护计划可以提高设备正常运行时间，增加设备的可靠性。

预测性维护的好处

有研究报告显示，预测性维护可提高设备可用性超过10%，并将设备使用寿命延长40%。更重要的是，预测性维护还能有效降低20%以上的设备维护成本。

通常情况下，旋转设备和往复式设备的故障率较高。其中，振动问题是旋转设备（特别是泵类设备）故障的主要原因之一。设备的振动幅度异常，说明设备可能存在故障问题。在制造业工厂中，曾有不到10%的泵类设备消耗了50%以上的设备维护成本的情况。因此，准确找出设备振动异常的根本原因对企业来说非常重要。为了避免故障的反复发生，工厂必须要做好日常的维护工作，并采用AI技术来实现更好的设备预测性维护。

AI在预测性维护的作用

预测性维护在过去十多年里在工厂设备管理中得到广泛应用，依赖于无线技术、云计算和人工智能的使用。尽管预防性维护是根据已有的设备维护计划进行的，但预测性维护将设备维护推向了新的高度。通过实时采集设备运行数据并结合历史故障记录，可以预测设备未来的运行趋势，从而提高设备的可用性。

为了使预测性维护发挥更大的作用，可靠且有效的数据分析技术是关键。人工智能和机器学习技术的发展，使得大量从设备采集到的数据可以转化为有效的设备信息，发现设备异常趋势，为故障预测和智能诊断等提供技术支持。一般泵类设备的异常和故障，单单通过人工检查是不容易被发现的。PreMaint设备健康管理系统的AI技术可以从历史的设备数据中识别出设备的劣化趋势，更快地发现设备性能下降或故障问题，并发出警报提醒设备维护工程师提前采取维护措施。