智能维护如何及时检测到故障?

　　本周，基于机器学习的预测性系统维护的成都工博会同期论坛，图尔克演讲直播将于4月23日(明日)精彩继续，错过上一场直播的小伙伴们可以继续关注。

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　　时间：4月23日 10：20

　　主讲人：图尔克 系统解决方案主管 郝立明

　　可用性是设备综合效率的关键因素。若机器因故障而闲置，则会导致意外生产停顿，进而造成损失。为了避免这种情况发生，工业4.0时代的维护通过永久访问传感器数据来实施。

　　益处：更快检测到错误或磨损导致的异常情况。这是因为可以直接向相关负责人发出警报，或已经将状态数据集成在预见性维护中。这意味着，与可避免的维护操作相关的不确定的额外成本将成为过去。

　　‌提前识别潜在故障‌：通过实时监测设备运行参数和数据分析技术，可在故障发生前发现异常趋势，减少突发停机风险。‌优化维护计划‌：基于设备状态预测剩余寿命和故障模式，精准制定维护时间与内容，避免过度维护或维护不足，从而降低维护成本。‌延长设备使用寿命‌：通过主动修复潜在问题，减少设备异常损耗，确保设备长期稳定运行。‌提升生产效率‌：最大程度减少非计划停机时间，保障生产连续性，间接提高企业竞争力。‌降低综合成本‌：相较于传统周期性维护，预见性维护通过精准维护减少备件更换频率和人工干预，综合节省维护成本。

　　以上作用表明，预见性维护以数据驱动为核心，帮助企业实现从被动响应到主动预防的维护模式升级。

　　高效且面向未来

　　图尔克电机状态监测解决方案采用三轴振动传感器和深度学习技术来监控电机及其相关系统的工作状态。一旦发现异常振动模式，系统就会以 1 至 5 的严重程度值发出报警，以指示严重程度的增加。

　　该方案中我们重点关注的是电机相关系统：一般指电机+减速机+轴承+负载等设备)的机械故障。例如，错位、不平衡、部件磨损或结构损坏。这些故障一般表现为过度振动、异常声音和机械部件过早磨损，这将导致机组寿命和效率的降低。

　　我们的目标在于更早发现和解决该异常，并将风险或故障损失降低。

　　利用图尔克的软硬件解决方案实施整个控制和状态监测系统。利用单个联络点，工厂计划人员不仅能节省时间，还能获得协调的组件。而假如想要集成其他制造商的服务或发送数据到自己的云端呢?别担心，开放式接口可保证稳定的高系统灵活性。

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