在北京軟件公司物聯網工業軟件項目中狀態監測是主動確定機器何時需要維護的最佳方式。收集資產狀況的實時數據可以準確、及時地了解資產健康狀況。這讓公司能夠更有效地利用資源，而不是依靠日歷來規劃維護行動。

對于經常隨機發生故障的資產（例如旋轉機械），基于日歷的維護是無效的。無論資產類型如何，狀態監測都是減少計劃外停機和生產缺口并幫助提高公司利潤的最佳選擇。

狀態監測系統通常從無線傳感器開始，無線傳感器是一種類似于血壓袖帶的篩查設備。雖然血壓袖帶不能解決血壓問題，但它們可以提供讀數來指示是否存在問題。由無線傳感器監測的機器可以讓用戶知道機器需要檢查或維護。

當使用無線傳感器持續監控設備時，用戶會收到異常或偏離常態的警報。安裝后，它們會全天候監控資產，并在條件達到特定閾值時觸發警報。

除了提供實時更新和歷史數據趨勢分析之外，無線傳感器還可以提高安全性和效率。它們易于安裝，即使是在危險或難以到達的地方的資產上也是如此。安裝傳感器后，維護團隊成員可以避免重復前往對這些資產進行定期測量。

一旦已識別資產從健康降級為異常，下一步就是診斷潛在故障及其嚴重程度，以便用戶可以制定最佳糾正措施。

許多技術可以檢測機器故障并確定其嚴重程度。使用的方法應基于資產類型和預算等因素。選擇錯誤的方法就像用大錘來對付蒼蠅拍一樣——殺傷力過大。

通過將資產和公司的需求與可用技術相匹配，用戶可以提高可靠性并最大限度地利用維護資金和資源。

狀態監測方法

預測技術方法可以盡早發現潛在故障，但并不總是每種情況的最佳選擇。早期檢測技術通常既復雜又精密，這意味著公司需要更昂貴的診斷工具，維護團隊也需要接受使用這些工具和解釋數據的培訓。

在用戶對故障的警告量和診斷故障所需的時間和金錢之間取得適當的平衡是關鍵。采取行動的最佳時間并不總是最早的時間。

那么，什么樣的狀態監測方法可能適合公司的需求呢？以下是四種常見方法的一些技術考慮。

1. 油液分析

油液分析能夠及早發現故障。監控潤滑劑、磨損和污染可以從多方面了解資產狀況，并可以在任何實際損壞發生之前提醒用戶潛在問題。油液分析對于低速機械（<5 rpm）也很有用，因為在低速機械中應用振動分析可能很困難。

油液分析還可以節省資金，因為可以避免提前更換油液所花費的時間和材料。但是，獲取油液樣本和解釋油液分析數據可能很復雜，使用實驗室會帶來額外成本。此外，并非所有資產都有可以分析的油液。

2. 超聲波分析

超聲波分析可以發現油分析無法發現的東西。它可以在早期檢測到軸承磨損或疲勞——事實上，太早了，更換軸承往往為時過早，而應該直接給軸承上油。分貝讀數反映摩擦，分貝讀數增加可能表明因摩擦過多而導致的潛在故障。

超聲波還可以通過識別在工廠環境噪音中聽不到的頻率的聲音來檢測泄漏，例如壓縮空氣或蒸汽。與油品分析一樣，超聲波也可用于低速機械。

3.振動監測分析

振動分析已存在數十年，因此振動模式和異常都有詳細記錄。它們很容易理解，這意味著通常不需要大量的培訓或經驗。

振動分析還可以識別最常見的機械故障：不平衡、松動、不對中和軸承問題。它可以提前 12 至 18 個月識別故障，從而在資產仍有生命的情況下有充足的時間做出反應，但不會浪費過早更換或修復的情況。

由于可以在資產性能受損之前檢測到故障，因此有時間診斷故障的嚴重程度并計劃必要的維護措施，而不會影響生產。

4. 熱成像

熱成像可以發現電氣熱點、連接故障、軸承過熱、管道堵塞、油箱液位問題等。對于旋轉機器，最好結合使用振動和熱成像，因為當僅通過熱成像檢測到問題時，資產損壞通常已經發生。

無線傳感器可以傳達與所有這些方法相關的實時信息。通過監測容量、溫度、壓力或聲音等可測量條件，并在相關質量發生變化或達到某個閾值時發送信號，無線傳感器使用戶能夠立即了解潛在故障。

四個狀態監測步驟

建立成功的狀態監測程序有幾個步驟。在對維護計劃進行更改時，最佳做法是從小型試點計劃開始，并隨著時間的推移逐漸擴大，而不是試圖一次性改變所有內容。這可以讓維護團隊和組織的領導層在看到這些變化的積極影響后接受這些變化。

狀態監控提供有關故障的警告，并可以安排維修，而不會出現計劃外停機和生產損失。以下是四個推薦步驟：

首先，進行關鍵性分析。密切關注對利潤影響最大的資產是有意義的。如果尚未對它們進行持續監控，那么這些資產是物聯網軟件開發公司的理想選擇。其次，確定資產可能遭遇的故障。第三，決定最適合識別這些故障模式的技術，同時考慮團隊的培訓和經驗以及預算。最后，對無線傳感器的數據進行趨勢分析，以便在最有利的時間計劃和執行維護操作，減少計劃外停機時間并延長資產壽命。

準備好開始了嗎？通過選擇適合特定應用需求的最佳狀態監測工具和技術，充分利用維護資源。