基于状态的监测 (CbM) 和预测性维护 (PdM) 对于部署工业 5.0 维护策略至关重要。它们使公司能够实时监测机器和设备的健康状况，以便及时进行干预。
现代工业问题
传统维护方法通常是被动或计划性的，技术人员可能会被叫来或待命来监控或解决机器健康问题。过度维护或人员或维护用品的过度部署也可能代价高昂。基于状态的监控可以及时有效地将停机时间和维护成本降至最低。
反应式维护
当机器出现性能下降或故障时，复杂的工业环境可能难以诊断。技术人员可能会花费大量时间进行维修。
意外停机
工业设备意外停机每年可能给一些公司造成数十亿美元的损失。在某些情况下，生产甚至会完全停止。
过度维护
当前的机器健康监测可能采用不必要的例行检查，这往往会降低生产率。备件和其他支持材料/技术人员的分配也可能效率低下。
edgeRX 基于条件的监控
基于条件的监控依赖于从传感器和诊断工具收集的数据来评估设备状况。
- 数据通过位于机器上或附近的传感器（边缘）收集，以检测振动和温度。
- TDK SensEI 的 edgeRX 机器学习 AI 分析数据以识别特定的机器状态，包括运行、空闲和故障。
- 分析完数据后，AI 模型就会安装到传感器上，开始实时监控。检测到异常时（机器性能下降/故障时），会向用户发出标记。这可以让技术人员了解哪些机器以及在哪个环境中发生了故障，从而减少意外停机时间。
- 大多数基于条件的监控 (CbM) 系统仅限于检测众所周知的 ISO 标准。edgeRX 的 AI 解决方案通过识别传统 ISO 标准可能忽略的其他故障状态超越了这些限制。
edgeRX 预测性维护
- 预测性维护是先进机器健康监测的下一步。经过足够的训练，人工智能现在可以预测资产故障发生的时间和地点。
- 它通过使用数据推理来预测机器何时发生故障，从而改进 CbM，改善维修并最大限度地减少停机时间。
- 用户可以查看机器发生故障的可能性以及哪些机器部件会出现问题（例如松动、气蚀等）。每次进行预测时，AI 算法都会进行调整和更新，从而提高其准确性。
- 由于用户可以随时深入了解机器的健康状况，因此可以准确安排维护。
联系 TDK SensEI，了解 edgeRX 先进的机器健康监测解决方案是否可以帮助您的资产维护策略。
