CPS源于美国,因德国工业4.0而风靡全球,在我国也得到高度重视。工信部在2017年发布的《信息物理系统白皮书》中,就将CPS定义为支撑工业和信息化深度融合的一套综合技术体系。
以新一代信息技术为代表的革命正在给传统工业带来变革,通过传感器采集大量的设备数据,分析机器性能效率和实现机器预测维护,这种被誉为工业4.0的模式已经成为现代工业的重要趋势。那么这种预测性维护需要监视哪些数据?从数据里能挖掘出怎样的价值效益?这将是设备维护专员必需要了解和掌握的知识。
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机器预测性维护
入网时间:2019-01-16
拥抱物联网(IoT)技术,能为制造商带来提高生产力、改善员工安全、简化库存管理及质量控制等方面的好处。IoT同样能带来的预测性维护(PM)虽然常会被忽略,但其对于制造的未来有很多意义,包括预防硬件故障、优化维护例程、加强工作场所安全、提升产品质量和客户服务及预测分析等五大好处。
伴随着工业化、信息化和经济全球化的发展,机械制造、自动控制、可靠性工程及管理科学出现了新的突破,使现代机器设备的科学管理出现了新的趋势。但是很多小伙伴对预防性维护、预测性维护这两个概念还不是很清楚,今天就帮大家梳理下。
在中国,工业大数据领域的研究和应用刚刚起步,随着大数据、物联网及云计算技术的发展,数据蕴含的价值正在飞速提高,以工业大数据为主线的技术创新与产业发展趋势正在显现。工业大数据和传统大数据格式、应用范畴上会有些不同,一方面是在设计制造阶段有很多技术数据,包括二维、三维图纸、工艺、数控仿真的图形、算法等非结构化数据,另一方面还有大量的物联网数据,包括生产现场机床采集数据、工业产品现场应用采集数据等,对生产效率和智能化,以及产品质量检测、维护、环境保护、能源管理等方面都在初步显现影响力。