风机状态在线检测

当前世界各国都在倡导工业4.0和工业互联网，中国从2015年提出“中国制造2025”开始，历经近五年的摸索和尝试，渐渐开始落地，解决企业实际运行中的一些痛点问题。国家工业信息安全发展研究中心通过调研发现设备资产管理是目前落地最广泛的场景，其中设备状态监测落地率高达80%，预测性维护及围绕它的相关技术更是被誉为制造业 “杀手级”应用。虽然设备资产管理发展态势良好，但是国内企业的设备管理依然面临很多挑战。

一是设备管理方面难题。工厂新旧设备“几代同堂”情况时有发生，设备运行状态数据不及时、不集中、不精细、不完整，造成设备维护工作难于监管，影响设备运转率，降低设备使用寿命。

二是突发故障抢修。即使我们实行按期维修的过渡手段，但还是不可避免的出现突发故障，有可能导致生产的临时意外中断，造成生产成本的大幅提升，甚至对人员的安全造成威胁。

三是专业人才短缺挑战。随着人口红利的逐渐消失，专业人才的短缺，也给企业带来的很大的挑战。一是劳动力成本不断攀升，二是专业化人才始终属于一种稀缺资源，企业难以留住导致青黄不接。

这是整个行业在设备运维方面都不可避免的几大挑战，那么，我们应该怎么去解决这些问题呢？

预测性维护从三个维度帮助设备进行自我表达

一是解决设备自我感知的问题，首先得发现设备状态的异常。但正常的设备虽然外表形态各异，但看起来都是一个大铁疙瘩，怎么能感觉到它的异常呢？有经验的工程师可以通过现场的声响或温度来进行判断，但是没有经验的呢，一直运转到设备“趴窝”了以后才有可能发现设备异常。

二是解决设备实现自我分析的问题，到底是什么导致的异常，故障部位是哪里，严重程度如何，该怎样去应对。

三是有针对性的对设备采取维修策略，比如说采用动平衡、对中处理、润滑、更换部件或者停机维修等。

天津三格电子风机方面应用：

　　审核编辑：汤梓红