預防性維護與預測性維護有什麼不同?看完這幾點你就懂了

計劃預修制和預防維修制有何不同

伴隨著工業化、資訊化和經濟全球化的發展，機械製造、自動控制、可靠性工程及管理科學出現了新的突破，使現代機器裝置的科學管理出現了新的趨勢。很多概念也隨之而來，包括預防性維護、預測性維護這兩個十分相近的詞。雖然只有一字之差，實際含義卻有很大區別，透過本文的梳理，希望大家可以進一步區分。

預測性維護是透過對裝置狀況實施週期性或持續監測，基於機器學習演算法和模型來分析評估裝置健康狀況的一種方法，以便預測下一次故障發生的時間以及應當進行維護的具體時間。

預測性維護是以裝置/裝備的狀態作為依據的維護，狀態監測和故障診斷是基礎，狀態預測是重點，維修決策得出最終的維修活動要求。

與預測性維護相對應的傳統方法是預防性維護。預防性維護是根據規定的維修間隔或者裝置的工作時間，按照已經安排好的時間來進行計劃內的維修工作，而不考慮系統裝置當前的執行和健康狀態。

預防性維護和預測性維護在不同方面的幾點區別：

1、維護觸發點：預防性維護是固定週期維護，不考慮裝置實際狀態，可能帶來過度維護；預測性維護是在必要時進行維護，預留足夠應對時間給一線人員在故障前做出應對。

2、維護方式：預防性維護是根據零部件的平均損壞率進行維護，不考慮實際執行狀態；預測性維護是根據裝置的實際執行狀態決定維護方式及關注點。

3、維護成本：預防性維護的維護成本高，停機停產時間更長；預測性維護的維護成本低，停機停產時間更短。

4、使用場景：預防性維護適用於無法準確獲取個體裝置執行狀態時；預測性維護適用於個體裝置狀態可獲知時。

任何裝置在故障發生之前都會出現一些異常現象或症狀，如振動偏大，有異常噪音等。為此，我們把從出現這些異常現象開始，到故障即將發生前的這一段時間定義為預測期，即P-F週期。預測性維護的目標是預測出更為準確的故障的預計發生時間，以便於維護人員準確及時地做出應對。

在預測性維護中，將利用經典資料、物聯網感測器資料等綜合資料來有效地解決裝置生產運營的實際問題：

裝置使用情況如何？

預計壽命如何？

下一個生產週期中，裝置發生故障的機率是多高？

發生具體故障的原因最可能是什麼？

能否依據具體的故障表現，推薦最合適的維修方案？

耕雲現場服務雲針對預防性維護計劃，如保養、點檢、巡檢，統一計劃規則、執行標準，並自動跟蹤執行結果，確保任務及時有效執行，顯著提高裝置使用壽命。