未来水泵维护技术发展趋势：智能预测维护

你知道维护和维修成本、停机时间和生产力都会对生产本身产生重大影响……而且你一直在寻找对生产产生积极影响的方法。好消息是智能使用预测技术可以做到这一点！

什么是预测技术？ 

预测性技术是通过以下方式支持预测性维护和基于条件的维护的工具：

提供有关泵健康状况的关键、深入的数据

查看设备性能优劣情况，了解设备何时会出险故障以及可能发生的故障

发现和分析数据中的模式，以便运用过去的历史行为可以帮助预测未来可能的行为

在工厂实施预测性维护可以对泵正常运行时间、维护成本和生产力等因素产生巨大影响。

预测分析的实际工作原理：

首先，使用传感器从设备收集数据。然后可以绘制数据，对其进行趋势分析，高级分析，并从中推断以预测未来趋势。 

从这些数据中，可以建立设定点，当超过设定点时，它可以触发维护以执行成本非常小的维修，而不是处理代价高昂的灾难性故障。

运用机器学习算法和云，这些数据将识别过去导致问题的行为模式，如果实时活动开始遵循这些有问题的模式之一，分析系统将能够预测潜在结果并适当提醒的工厂人员，及时采取纠正措施以避免严重的损失和任何意外成本。

应该考虑哪些预测技术？

有许多类型的预测技术，能够提供更有用的数据。这些工具包括：

振动分析

红外热成像

电机测试

超声波

这四种工具中的每一种都收集不同类型的数据，但这些数据结合在一起，可以非常清楚地了解设施中关键设备的状况。 

例如，单独的电机测试可以告诉你绕组有问题，但结合红外热成像可以指出主要问题所在的确切区域。振动分析可以表明轴承存在问题，而超声波可以告诉你轴承是过度润滑还是润滑不足。

这些技术中的每一种都提供了有用的数据，例如超声波传感器检测局部放电和振动分析以检测共振条件的能力。

使用预测技术的好处  

使用预测技术的主要好处是能够超越常规定期维护，基于条件采取行动。基于条件的方法可以通过应用机器学习和数据分析来减少资产故障来预测未来故障的可能性。资产故障的减少也减少了与之相关的停机时间和维修成本。