TRC-2020报告29:50分钟
约翰·费尔克,《鹳》
主动维护分为基于预防性时间(日历或运行时间)的维护和基于资产状况的维护。基于状态的维护(CBM)涉及监控资产的状态,以便在故障发生之前预测故障。它是一种基于设备可靠性特点的主动维护策略。
绝大多数资产故障(89%)显示没有磨损的迹象,并且不能通过基于时间的维护策略有效地解决。这导致了基于条件的策略的引入,以最大限度地延长资产的使用寿命。CBM的目标是在适当的时间检测潜在的故障,并在实际故障发生之前采取措施。
现在的问题是选择哪种CBM策略是最好的:状态监测(离线)、持续状态监测(在线)还是使用人工智能和机器学习的资产绩效管理(APM 4.0)。选择正确的方法将取决于检测故障的提前时间、资产的重要性和复杂性、数据可用性和质量,以及最后但并非最不重要的业务目标。通过这种方法,我们不仅可以确保跟随大数据、机器学习的炒作,还可以选择最优解决方案,在风险和成本之间找到完美的平衡。