工业4.0：预知性维护案例详述
维护是一项具有挑战性的任务：您必须确保机器的可用性，并尽量减少维修的资源消耗，同时关注产品的质量。 过去，很难全部考虑所有这些因素。 然而，工业4．0的到来为预知性维护创造了新的机会。
预知性维护是指从您的机器收集并评估数据以提高效率并优化维护过程。 您不仅可以评测设备的状况，还可以更准确地预测何时需要进行维护工作。
案例1 铣床的预知性维护
在生产过程中，铣床中的主轴容易断裂。更重要的是，修理费用非常昂贵。因此，若能预测损坏情况并准确判断主轴何时断裂就可以大大降低成本。
为了克服这个挑战，特殊的传感器（例如超声波或振动传感器）会识别易碎主轴的状态，然后可以设定机器主轴关键参数的相关报警阈值。
传感器采集到数据后，将其与来自机器的信息和正在处理的特定工件进行比较。 通过大数据分析，可以更准确地识别和预测主轴即将破裂的行为模式。 这样可以相应地规划维护计划。
优点详述：
√ 更高的流程透明度
√ 降低维护成本
√ 减少机器停机时间
案例2 换热器的预知性维护
管道中的沉积物会导致换热器堵塞。 另一个复杂的因素是不可能直接测量热交换器的流量。 完全堵塞会导致严重问题，比如发生制造错误和设备急停。
解决这个问题的一个办法是测量换热器温差的上、下限值。 收集并使测量值可视化后，就可以定义阈值。 然后可以将这些数值输入报警系统，一旦出现堵塞的第一个迹象就立即通知负责维护的员工。
优点详述：
√ 异常情况预警以表明潜在的堵塞
√ 机器停机时间和材料浪费减少
案例3 机器人健康的预见性维护
如果仅在本地监控机器人的健康状态，或者完全不监控，则很难规划机器人维护。 但为什么不收集相关的机器数据？有许多参数可以监控，包括CPU和外壳温度以及定位和过载错误等。通过集中收集和显示这些数据，然后对其模式进行分析和评估，可以在情况变得严峻之前计划维护相关的事宜。
优点详述：
√ 了解机器的健康状况
√ 在机器损坏之前进行干预
√ 增加正常运行时间
√ 尽早识别磨损
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