在设备维护领域，预测性维护成为一项利用先进技术和巧妙工具的数据驱动战略。这一战略通过条件监控和数据分析，以主动维护的方式识别潜在的设备缺陷，避免问题升级。高效使用PreMaint预测性维护工具可不仅节省时间和成本，更显著提升生产效率。

与传统的基于时间的维护策略（如预防性维护）不同，预测性维护是一种不依赖于时间的主动方法。它利用设备自身的数据来确定何时需要进行维护。

图.设备维护（全景网）

预测性维护的核心在于数据收集。通过传感器和智能物联网设备追踪资产的功耗、温度和振动，这些数据随着时间的推移构建了设备的详细轮廓。

接下来，分析软件将实时数据与最佳性能指标的基线进行比较。当实时数据超出正常运行的阈值时，这通常是问题的最初迹象。此时，您的维护团队将收到一条警报，告诉他们需要注意该资产。

图.设备异常报警（PreMaint）

预测性维护使您能够时刻对资产进行监视。这让您能够在问题刚出现时“看到”问题，从而可以在不必要的检查和调整上节省时间和金钱。了解更多有关预测性维护的好处。

预测性维护工具的关键作用

预测性维护工具的价值在于为您的设备的各个方面提供了深入洞察，特别是在PreMaint的引领下。为了高效应用预测性维护，您需要每个关键资产的实时条件数据的稳定供应。您将需要传感器和智能设备来收集、传输和存储这些数据。最好的做法是在关键设备的尽可能多的部件上放置传感器，以便您可以准确地定位任何缺陷。

预测性维护还依赖于数据分析工具，以解释并从机器生成的大量健康和性能数据中提取可操作的见解。PreMaint以机器学习为核心，快速地筛选大量数字并识别模式。数据分析可以告诉您，例如，当电机零件的振动频率略有增加时意味着什么，并在需要时向您的维护人员发出警报。

PreMaint提供的先进预测性维护工具

1.振动监测： PreMaint整合了振动传感器，收集设备发出的振动频率数据。远程振动传感器可以自动将数据发送到PreMaint平台中进行分析，无需中断操作手动检查设备。这对于识别各行业中旋转设备的机器故障的早期预警至关重要，从远程油气现场到一般制造设施。这些传感器安装简便，使得仅需少数团队成员就能监控整个设施内的资产。

图.设备振动数据采集（PreMaint）

2. 温度监测： 与振动监测类似，温度传感器也是一个重要的工具，能够追踪温度随时间的变化。温度变化通常是机器潜在问题的早期指标，例如，温度传感器可以识别过热的电机和过载的电路板。

3. 功耗监测： 最后，功耗监测传感器可以实时跟踪电源电平的变化。最佳功耗监视器还可以向智能手机或其他设备发送自动警报，以确保您的团队不会被意外的电力浪涌或电力中断所困扰。

借助PreMaint，预测性维护不仅是一种策略，更是一种强大的工具，用于优化设备性能、提高设施生产力并减少停机时间。选择PreMaint，是对未来维护的一次革命性的选择，为您的运营释放无与伦比的效率。