很荣幸,ifm易福门作为主要起草单位之一参与了此项标准,ifm易福门中国负责IO-link和振动监测传感系统的产品销售经理黄胜达先生为起草人之一。
预测性维护技术基于设备运行状态的实时监测,结合大数据、人工智能(AI)等手段对其未来状态进行预测,进而实现故障诊断、寿命预测、设备维护与管理,是人工智能技术在智能制造领域中典型应用之一,被誉为“未来工厂之光”。然而,由于国内外长期缺乏统一和完整的预测性维护标准,导致不同行业预测性维护概念和方法不统一,应用实施以及推广困难,严重影响了智能装备和产品生产效率的提升和持续安全运行,制约了智能运维技术的发展和应用。
GB/T 40571-2021《智能服务 预测性维护 通用要求》通过对预测性维护系统架构、工作流程、功能要求的标准化,以及典型设备预测性维护技术的实例化,为预测性维护技术研究和工程实施提供了规范和依据,有助于打破预测性维护行业概念混乱、行业发展不均衡的现状,统一预测性维护语境,规范行业秩序,引领技术创新和行业发展。
预测维护,全局掌控
预测性维护即通过持续在线的设备状态监控,评估设备健康水平,自动检测分析设备故障原因,在设备早期故障时自动预警,避免设备意外停机和不必要的损失。它的优势也是显而易见的。
目前ifm已拥有成熟的基于设备状态实时监控的预测性维护解决方案,并具有丰富的经验,在汽车、食品饮料、水处理、机床等行业均有ifm预测性维护方案的广泛应用。未来,我们仍将持续引领技术创新和方案优化,为用户提供切实可行的对策,携手共发展!
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