预测性研究报告

预测性研究报告是信息研究成果的一种。根据与课题有关的大量材料，运用严密的逻辑方法和科学想象力及现代科技设备，对课题的发展前景及其可能带来的影响进行分析、研究、判断，并作出预测。

预测的内容为：课题的发展动向、规模，决定发展过程的主要因素和影响因素，课题发展所要达到的水平及对各方面的影响。2100433B

电机预测性维护电机预测性维护的优势

预测性维护是从预防性维护发展而来的更高层次的维护方式，它以设备状态为基础，以预测设备状态发展趋势为依据。通过信息采集、处理、综合分析后有目的安排维护的周期和维护的项目，“该修则修，修必修好”。它和传统的维护方式相比，具有明显的优势 ：

1、从内部来看，预测性维护用于优化生产操作，将会带来20-30%的效率增益 。

2、从外部来看。设备制造商和相关企业如果引入预测性维护服务，则有可能“一劳永逸”地扭转当前竞争业态。

3、克服预防性维护的盲目性，具有很强的针对性。根据状态的不同采取不同的处理方法，降低运行检修费用。对于状态差的设备及时安排测试，对于状态好的设备可以延长维护周期，从而节省人力、物力和财力，有效的降低维护成本和维护风险 。

4、减少停运（总维护）时间，提高设备可靠性和可用系数，延长设备使用寿命，更好地贯彻“安全第一，预防为主”的方针 。

5、减少维护工作量，降低劳动强度，有利于减员增效，提高经济效益 。

6、从战略角度评估，预测性维护代表这工业服务化和未来商业模式的转变的历史选择 。

据不完全统计，预测性维护为企业节约包括：生产率增加：2%~40%，维修费用减少7%~60%，产品质量得到提高（重现加工和次品率减少5%~90%）,设备寿命延长1~10倍，备件库存减少10%~60%，库存周期延长高达75%，能量消耗减少5%~15%，过程停机减少多达70% 。从这组数据不难看出只有通过有针对性预测性维护，企业才有可能减少维修费用，提高工厂运行时间，并最终增加效益。

纵观故障性维护、预防性维护和预测性维护三种设备维护保养类型，预测性维护不言而喻是一种维护成本最低、设备工作效率最高的新型设备维护保养方式。随着人工智能、大数据、云计算和物联网的发展，设备预测性维护的实施和推广应用越来越容易，随着组织对成本控制关注度的提升、对运作效率的的追求，预测性维护必将成为企业设备自动化管理能力提高、设备维护保养过程优化、设备自动化和智能化应用推广的必备手段，同时预测性维护也成为组织自动化和智能化在设备维护保养管理的新起点 。

电机预测性维护如何实现电机预测性维护

电机预测性维护的核心是基于状态为依据的一种维护方式，亦是被动变主动的一种新兴维护方式；对电机进行状态维修的基础是对电机运行进行可靠的状态监测与准确的故障诊断，而故障诊断的基础又是对电机故障进行深入的机理分析，识别故障的早期征兆，对故障的性质、部位、故障程度、故障发展趋势做出判断，在电机性能下降到一定程度或故障将要发生之前主动实施维护；电机状态监测与故障诊断为电机维护工作提供了强大的技术支持，为实现电机预测性维护提供了必要的前提条件和技术手段，使传统的预防维修上升到预测维修，为弥补和克服传统设备维修不足创造了必要条件 。

在企业对设备的管理走向预测性维护迈进的过程中，各种不同类型的企业根据其设备维护保养能力、使用设备先进性的不同，采用不同的状态监测和故障诊断方式。部分企业通过购买状态监测和故障诊断检测设备，来实现预测性维护；如电机智能管家和振动仪等。电机智能管家是实现电机状态监测与故障诊断的仪器，通过对电机运行电流的谐波分析，结合从上百万台故障电机中总结的故障特征模型，即可对电机各部分运行状行评估。维护人员可直接根据评估结果针对电机故障制定检修维护计划，真正实现预测性维护，为企业降低运营成本、提高生产收益 。但是也有一些设备管理能力比较强的企业，往往也会结合自身设备使用状况、设备故障维修经验，基于传感器技术，采集大数据分析，实施基于状态监测的预测性维护，以降低设备购置成本和维护成本，提升设备绩效、提升企业的核心竞争力 。

预测分析涵盖了各种统计学技术，包括利用预测模型，机器学习，数据挖掘等技术来分析当前及历史数据，从而对未来，或其他不确定的事件进行预测。

在商业领域，预测模型从历史和交易数据探索规律，以识别可能的风险和商机。模型捕捉各个因素之间的联系，以评估风险及与之相关的潜在的条件，从而指导交易方案的决策。

这些技术方法的功能效应是指，预测分析为每一个个体（比如：客户，员工，病人的医疗，产品SKU，车辆，部件，机器，或其他组织单位）（以概率的形式）提供一个预测评分，从而决策，反馈或影响针对于大量上述个体的组织性流程。这些流程包括：营销，信用风险评估，欺诈检测，制造，医疗保健以及政府的运作，甚至执法。

预测分析方法被广泛的应用于保险精算科学，营销，金融服务，保险，电信，零售，旅行，保健，制药，能力规划及其他领域。

其中一个最著名的应用是信用评分，这项应用贯穿了整个金融服务体系。评分模型处理一个客户的信用记录，贷款申请，客户数据等，从而分析个体（客户）在未来的还贷的可能性，并依照分析结果将客户依次排序。2100433B

在竞争越来越激烈的21世纪，要加强产品的竞争力，必须最大限度的降低成本。而设备维护费用又占产品制造成本的15%到60%。相当多的企业大约有三分之一的维护费安全浪费在不必要或者不适当的维护中。

随着社会经济的创新和发展，设备（如电机等）变得更加高效与智能，但设备本身维护工作却面临巨大挑战。传统的维护方式将造成生产率降低5-20%，而计划之外的生产中断会使一些大型制造商每年损失500亿元美元。 但是由于很多企业对维护方式的的认识不足，在设备维护方面仍然采用着传统的设备维护方式，一种是故障后维修的事后维修方式，一种是周期性的停机维护的的一种预防性维护方式。

电机预测性维护事后维修

事后维修是指在设备发生故障、不能正常运行时，设备管理人员对其实施维修，也就是说设备发生故障后设备管理人员才考虑对其实施维护，因此人们也将其称之为"补救性维护"，这是设备维护管理中最简单、最低级的方式 。

不言而喻这种方法可以称得上没有对设备实施维护管理，它将造成组织设备维护费用的高额投入，它是所有维护方法中维护费用最为昂贵的一种。历史经验和统计数据告诉我们，这种维护费用是预防性维护模式下实施相同项目维护保养费用的3倍 。

电机预测性维护预防性维护

为了减少无计划故障停机检修带来的高成本，如今很多工厂对运行相当长时间进入维修期的设备进行一次周期性的大修，对磨损或已损坏的零件进行维修或更换。这就是预防性维护。

预防性维护是在故障发生之前，在一定的时间间隔，有计划对设备进行主动维护。这样设备故障发生的概率有所降低，减少了停机时间。但是，设备本身结构和性能的好坏不同，其维修周期就不可能相对集中。如果设备管理混乱，缺乏对设备使用和维护的历史信息的跟踪管理，就很难制定出合理的预防性维护计划，年度维护计划和月度维护计划的准确性和预见性就弱，有的质量较好的新设备进行不必要的预防性维护后，由于维护人员的水平不高，反而比维护前的性能更差。

很多企业要想在市场竞争中取得优势，必须要保证高效率、高质量、低成本、安全环保的生产，而效率、质量、成本、安全在很大程度上受设备的制约。设备的技术水平直接关系到企业的生产水平，设备管理水平直接影响到企业的经济效益。对现代企业而言，设备管理与运维已经成为 关系到企业核心竞争力、经济效益及生存发展的重要环节。由于工业技术的创新和发展，数据挖掘与分析、自动监测技术和传感器技术、谐波分析技术在设备维护保养中的应用，使设备维护保养从传统的事后维修和预防性维护，走向预测性维护 。

为了满足现代企业发展的要求，为了解决上述事后维修和预防性维护给企业带来的问题，我们要按照以预防为主的工作思维，在信息化、数据化的大环境下，借助自动控制、自动监测、大数据、云计算、计算学习等工具的使用，对设备实施维护保养管理，那就是设备的第三方维护方式，即预测性维护。