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      工业 4.0 时代的到来,使得预知性维护不再那么困难

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 ...

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关键词：大数据分析 数据分析 正在处理 行为模式 机械工业