制造业如何实现滚轮架故障分析和预测维修？

　　在工业制造领域，企业不希望停机。因为，一个小时的停机时间会导致企业损失几百万人民币甚至更多。除了财务上的损失，停机时间也意味着当滚轮架故障持续发生时，员工的激励会变得更加困难。因此，在企业的日常业务运营中，预测性维护非常重要。

　　滚轮架故障诊断是预测性维修技术体系的重要组成部分。通过选择合适的状态监测传感器，对滚轮架机械零件的状态信号进行连续并行采集分析，提前做好故障预防工作。那么，应该采用哪些滚轮架故障分析方法来实现预测性维护呢？

　　一、滚轮架数据采集和分析

　　滚轮架故障分析法的diy步是收集相关的滚轮架数据。在预测性维护措施中，使用的GM滚轮架配备有传感器和执行器，以监控部件的性能和健康状况。有了这些历史数据和停机或故障率数据，企业还需要建立工业大数据分析平台、分析应用程序和功能账单或报警系统来完成车间内的预测性维护活动。

　　二、实时监测数据，建立数据关联分析

　　企业需要构建算法驱动的应用，实现基于条件的监控。企业可以针对自己的行业细分市场选择从数据服务平台购买相关数据，也可以根据滚轮架维修或保养指南进行推断。

　　三、滚轮架故障分析预测，大数据参与的滚轮架维护

　　通过对大数据的建模、计算和分析，对滚轮架可能出现的故障进行预测，并给出相应的预防措施和解决方案，从而将故障的预测直接转化为预防规划，降低故障发生的概率。

　　1、滚轮架故障分析预测，优化滚轮架维修方案。

　　2、滚轮架劣化趋势分析，提出预测性维修建议。

　　3.实时分析滚轮架状态，优化滚轮架运维计划。

　　4.分析和预测进出件，优化备件采购计划。

　　四、改变维护思维模式，滚轮架预测性维护

　　预测性维护是基于状态的维护，是对滚轮架进行连续在线状态监测和数据分析，诊断和预测滚轮架故障的发展趋势，提前制定预测性维护计划，并进行检查和维护的行为。总的来说，在预测性维修中，状态监测和故障诊断是判断预测性维修是否合理的根本，状态预测是承上启下的关键环节。根据从故障诊断和状态预测中获得的维护决策，形成维护活动的建议，直到维护活动被实施。可以说，预测性维护兼顾了滚轮架运维的全过程，如滚轮架状态监测、故障诊断、预测性维护决策支持等。

　　以上预测性维护不同于预防性维护，人们常常混淆两者。这里强调一下，后者是基于时间的维护，目的是定期检测滚轮架健康状态，定期修复已经发生的滚轮架故障和损坏，防止二次损坏和滚轮架停机。

　　五、预防性维护相比，预测性维护系统具有以下优势:

　　1.避免“过度维护”，防止零件不必要的拆卸和更换；

　　2.有效减少滚轮架停机维护时间；

　　3.尽快发现隐患，避免故障恶化；

　　4.合理估算机械零件的剩余寿命，使滚轮架在保证anquan的情况下合理延长使用寿命。

　　基于以上优势，可以说实施预测性维护是企业提升滚轮架管理水平的必由之路，也是必然趋势。