您是否能对关键资产将出现故障的时间进行倒计时？如果能够如此将会如何？
如果您不必在资产故障突然出现时慌忙解决问题，而是在预知故障的情况下制定计划解决故障会怎样？您将能够预知情况，从而让您更加安心，同时还可减少因为意外故障以及随之而来的意外停机而导致的苦恼。此外，通过减少维护和替换部件支出，您还能节省资金。
现在，针对生产资产的“故障倒计时”功能不再是异想天开。您可以通过具备高级内置预测性维护功能的全新交流变频器部署此功能。
不可知 + 自适应 = 准确
预测性维护可提供不同级别的准确性。
例如，某些产品会进行配置以设定某些假设条件，如使用产品时的运行条件。但是，如果产品配置了热条件但却在冷却设施中进行使用，则产品可能会在早于实际需要的时间提醒用户进行维修或更换。虽然相对于等待资产出现故障，这是一种更好的维护方法，但您无法充分利用资本投资从而获取更大效益或价值。
具有预测性维护功能的新型交流变频器配置了不可知算法。这意味着变频器不会对应用或其部署的操作条件设定任何假设。
相反，变频器会在运行的前 30 天获取其应用压力信息。变频器使用内置传感器来监控温度、电压、电流和速度等压力源。然后，变频器使用模型将这些压力源转换为风扇和电容器等关键组件的寿命消耗速率数据。
30 天后，变频器将根据实际（非假定）的压力源参数对您的应用提供全面的信息。即使在此之后，该产品仍将保持至少每小时一次的频率来重新获取信息并更新其用例模型。
具有高级预测性维护功能的交流变频器也具有自适应性。因此，如果增加新的生产班次，或者如果将变频器从一台机器换到另一台机器，则变频器将重新获取其使用情况并调整对组件使用寿命到期时间的预测。
这些不可知和自适应学习功能可以帮助您了解变频器关键组件的实际剩余使用寿命。因此，您将能够充分发挥变频器的潜力，并仅在必要时替换变频器或其关键组件。
操作员和技术人员可以跟踪每个关键组件的使用寿命到期数据，时间准确到小时，从而更好地规划维护活动。当关键组件达到其预计剩余使用寿命的一定百分比时，可以通过报警通知操作员和技术人员。然后，他们可以就更换组件的确切日期或班次创建维护计划。
这些变频器还可以帮助您了解整体运营并优化其性能。
例如，您可能会注意到在空调设施中运行的交流变频器比在非冷却设施中运行的变频器具有更长的寿命。具体而言，变频器散热风扇中的轴承在较热的设施中可能会磨损得更快。然后，您会发现，得益于变频器使用寿命延长及维护工作的减少，向缺少空调的设施增加空调在财务和运营方面都十分有利。
内置预测性维护
具有预测性维护功能的交流变频器吸引人的一点是它们以固有产品功能的形式提供该功能。无需附加或额外费用即可访问预测性深入见解。
您可以直接在变频器上读取组件的剩余寿命数据。不过，您可以选择将数据扩展到全厂级可视化软件或云中。这样您便能够针对运营规模和需求构建相应的预测性维护策略。
要了解有关具有预测性维护功能的交流变频器的更多信息，请查看全新的 Allen‑Bradley PowerFlex® 755T 变频器。变频器采用我们的 TotalFORCE 技术，提供的预测性维护，专为 10 至 6,000 马力的应用而设计。