在北京软件公司物联网工业软件项目中状态监测是主动确定机器何时需要维护的最佳方式。收集资产状况的实时数据可以准确、及时地了解资产健康状况。这让公司能够更有效地利用资源，而不是依靠日历来规划维护行动。

对于经常随机发生故障的资产（例如旋转机械），基于日历的维护是无效的。无论资产类型如何，状态监测都是减少计划外停机和生产缺口并帮助提高公司利润的最佳选择。

状态监测系统通常从无线传感器开始，无线传感器是一种类似于血压袖带的筛查设备。虽然血压袖带不能解决血压问题，但它们可以提供读数来指示是否存在问题。由无线传感器监测的机器可以让用户知道机器需要检查或维护。

当使用无线传感器持续监控设备时，用户会收到异常或偏离常态的警报。安装后，它们会全天候监控资产，并在条件达到特定阈值时触发警报。

除了提供实时更新和历史数据趋势分析之外，无线传感器还可以提高安全性和效率。它们易于安装，即使是在危险或难以到达的地方的资产上也是如此。安装传感器后，维护团队成员可以避免重复前往对这些资产进行定期测量。

一旦已识别资产从健康降级为异常，下一步就是诊断潜在故障及其严重程度，以便用户可以制定最佳纠正措施。

许多技术可以检测机器故障并确定其严重程度。使用的方法应基于资产类型和预算等因素。选择错误的方法就像用大锤来对付苍蝇拍一样——杀伤力过大。

通过将资产和公司的需求与可用技术相匹配，用户可以提高可靠性并最大限度地利用维护资金和资源。

状态监测方法

预测技术方法可以尽早发现潜在故障，但并不总是每种情况的最佳选择。早期检测技术通常既复杂又精密，这意味着公司需要更昂贵的诊断工具，维护团队也需要接受使用这些工具和解释数据的培训。

在用户对故障的警告量和诊断故障所需的时间和金钱之间取得适当的平衡是关键。采取行动的最佳时间并不总是最早的时间。

那么，什么样的状态监测方法可能适合公司的需求呢？以下是四种常见方法的一些技术考虑。

1. 油液分析

油液分析能够及早发现故障。监控润滑剂、磨损和污染可以从多方面了解资产状况，并可以在任何实际损坏发生之前提醒用户潜在问题。油液分析对于低速机械（<5 rpm）也很有用，因为在低速机械中应用振动分析可能很困难。

油液分析还可以节省资金，因为可以避免提前更换油液所花费的时间和材料。但是，获取油液样本和解释油液分析数据可能很复杂，使用实验室会带来额外成本。此外，并非所有资产都有可以分析的油液。

2. 超声波分析

超声波分析可以发现油分析无法发现的东西。它可以在早期检测到轴承磨损或疲劳——事实上，太早了，更换轴承往往为时过早，而应该直接给轴承上油。分贝读数反映摩擦，分贝读数增加可能表明因摩擦过多而导致的潜在故障。

超声波还可以通过识别在工厂环境噪音中听不到的频率的声音来检测泄漏，例如压缩空气或蒸汽。与油品分析一样，超声波也可用于低速机械。

3.振动监测分析

振动分析已存在数十年，因此振动模式和异常都有详细记录。它们很容易理解，这意味着通常不需要大量的培训或经验。

振动分析还可以识别最常见的机械故障：不平衡、松动、不对中和轴承问题。它可以提前 12 至 18 个月识别故障，从而在资产仍有生命的情况下有充足的时间做出反应，但不会浪费过早更换或修复的情况。

由于可以在资产性能受损之前检测到故障，因此有时间诊断故障的严重程度并计划必要的维护措施，而不会影响生产。

4. 热成像

热成像可以发现电气热点、连接故障、轴承过热、管道堵塞、油箱液位问题等。对于旋转机器，最好结合使用振动和热成像，因为当仅通过热成像检测到问题时，资产损坏通常已经发生。

无线传感器可以传达与所有这些方法相关的实时信息。通过监测容量、温度、压力或声音等可测量条件，并在相关质量发生变化或达到某个阈值时发送信号，无线传感器使用户能够立即了解潜在故障。

四个状态监测步骤

建立成功的状态监测程序有几个步骤。在对维护计划进行更改时，最佳做法是从小型试点计划开始，并随着时间的推移逐渐扩大，而不是试图一次性改变所有内容。这可以让维护团队和组织的领导层在看到这些变化的积极影响后接受这些变化。

状态监控提供有关故障的警告，并可以安排维修，而不会出现计划外停机和生产损失。以下是四个推荐步骤：

首先，进行关键性分析。密切关注对利润影响最大的资产是有意义的。如果尚未对它们进行持续监控，那么这些资产是物联网软件开发公司的理想选择。其次，确定资产可能遭遇的故障。第三，决定最适合识别这些故障模式的技术，同时考虑团队的培训和经验以及预算。最后，对无线传感器的数据进行趋势分析，以便在最有利的时间计划和执行维护操作，减少计划外停机时间并延长资产寿命。

准备好开始了吗？通过选择适合特定应用需求的最佳状态监测工具和技术，充分利用维护资源。