设备预测性维护概述：

　　

　　从设备故障发生几率曲线我们可以发现，如果采用定期维护的方式，在磨合期和老化期，会容易由于维护不足导致意外故障的频繁发生;而在设备稳定运行期，又会因为维护过度，导致效率低下或设备过维护。

　　

　　TPM设备管理培训公司提出预测性维护

　　

　　（PDM）是一种运转状况驱动的预防性维护程序。设备预测性维护利用红外热像仪，振动分析仪等检测设备，通过检测设备的温度和振动等运行参数，并将测得的参数与设备标准运行状态参数进行比较，从而判断是否需要进行维护，以及如何有针对性的安排维护工作。

　　

　　由一般工厂会计步骤确定的维护成本在多数工厂中通常构成总运营成本的大部分。在美国，传统的维护成本（即人力和材料）在过去 10 年内急剧上升。在 1981 年，美国的工厂花费在维护其关键装置系统上的成本超过了 6000 亿美元。在 1991 年，这种成本已经升至 8000 多亿美元，而在 2000 年更是破记录地达到 12000 亿美元。

　　

　　这些数据表明，这些成本的三分之一到二分之一由于采用无效的维护管理方法而被浪费掉。美国工业界再也无法容忍这种另人难以置信的无效率，它们希望参与世界市场上的竞争。有关其他国家的这方面的数据还比较少，但我们相信，情况基本上是相同的。这种无效使用维护支出的主要原因是，缺乏对何时需要以及需要何种维护以维护、修理或更换工厂或设施内的关键机器、设备和系统进行量化的实际数据。通常，维护机构不对设备性能、执行的维护任务、故障历史或其他数据进行跟踪，而这些数据可以（并且应该）用于对将会防止过早发生故障、延长关键工厂资产的使用寿命并降低其生命循环成本任务进行计划和安排。相反，在许多情况下，维护计划安排仍然由设备故障情况以及维护人员的直觉来决定，维护人员可以任意决定日常维护的类型和频率。

 

预测性维护

　　

　　例如，多数采用热成像检查方法的设施每隔半年或 6 个月进行一次检查。这是一种没有任何实际数据根据的纯任意的决定。另外，中间和公司管理层忽视了维护工作对产品质量、总运营成本和更重要的底线利润的影响。一般的意见是，“维护是一种该死的、不得不做的事情”或者“没有什么方法可以改进维护成本状况”。在 10 年或 20 年，这种说法也许是正确的。但是，基于微处理器或计算机的仪器和维护管理系统的发展提供了可将维护效率最佳化的方法。

　　

　　红外监视和振动监视等基于微处理器的仪器可被用来对关键工厂设备、机器和系统的工作状况进行监视。从这些仪器获得的信息提供了有效管理维护操作的方法。至少，它们可以降低或消除不必要的维修、防止灾难性的机器故障并降低无效的维护操作对制造及生产工厂利润的不利影响。当其功能被充分利用时，这些仪器就提供了将总体工厂性能、机器有用寿命以及设施及其资产的寿命循环成本实现最佳化的方法。基于计算机的维护管理系统可提供历史数据以及使用从预知性维护技术（如红外监视和振动监视）得到的数据的方法。工业和加工工厂通常使用两种类型维护管理，即“运转至出现故障”和“预防性维护”。

　　

　　运转至出现故障管理

　　

　　运转至出现故障管理的思想简单明了。设备出现故障时对它进行维修。这种“不出故障就不维修”的机器装置维护方法是自第一个制造工厂建立以来构成维护运行的一个主要部分，听起来倒也合理。采用运转至出现故障管理的工厂在机器或系统出现故障之前不会在维护上花费任何资金。运转至出现故障是一种反应性的管理技术，它会在采取任何维护行动之前等待机器或设备出现故障。确切地说，这是一种“无维护”管理方法。它也是最为昂贵的维护管理方法。但是应该说，极少有工厂采用真正的运转至出现故障的管理方法。在几乎所有情况下，工厂将执行基本的预防性维护任务，即润滑、机器调整和其他调整，甚至在一个运转至出现故障的管理环境中也是如此。但是在这种管理方式下，在设备出现故障之前，机器和其他工厂设备不会被改制或者进行大的维修。

　　

　　预测性维护节省成本

　　

　　美国联邦能源管理计划 （FEMP） 所进行的研究估计，一个正常发挥作用的预测性维护计划与反应性维护相比，可提供 30 % 到 40 % 的节约。其他独立调查表明，平均来看，开展一项工业预测性维护计划可带来以下方面节约：

　　

　　投资回报：10 倍

　　

　　● 维护成本降低：25 % 至 30 %

　　

　　● 故障消除：70 % 至 75 %

　　

　　● 停产时间缩短：35 % 至 45 %

　　

　　● 产量增加：20 % 至 25 %

　　

　　要想计算您的设施中的节约，首先要估计非计划性设备故障所产生的成本：人力资源因素、部成本以及特定生产线的收入损失。然后，在您的热成像维护计划运行之后，开始对节约情况进行跟踪。保持对设备资源可用性、生产产量以及维护费用分配和随时间推移而产生的总维护成本的一个记录。预测性维护中这些数字可帮助您计算出热成像维护的投资回报率。