什么是状态监测，“预测性维护”该如何实施

今年，“预测性维护”这一话题再次引起了行业的轩然大波。许多咨询公司和传感器供应商在多年有意远离这个复杂且易被误解为缺乏投资价值的领域之后，准备重新挖掘其潜能。得益于人工智能和物联网的高速发展，或许维护的壁垒很快就会被攻破。“预测性维护”即通过算法，为故障提供可靠预测或警示设备状态变化，但这并不是一个被全新的概念。

在“工业4.0”时代下我们能了解到的“预测性维护”仅仅是这一理念的可用性似乎增加了，且可以帮助实现如基于设备状态进行的维护工作。但想要“预测性维护”来完全取代“传统行维护”这点目前工业技术的水平还为能达到这种地步。然而毋庸置疑的是，工业业主和运营商们有能力且期望将其现有的维护战略的涉及内容和不断扩大甚至复杂化。

随之而来的问题是，企业该如何正确地从技术发展中获取尽可能多的实际价值，并识别和运用其中最有用的技术？后米物联致力于设备管理智能化，以全生命周期为主线，预防性维护为中心，兼顾设备档案、备品备件的管理，同时引入物联技术实现设备状态的实时监控与故障预警，帮助企业实现设备的规范化、科学化、智能化管理，降低设备故障率，保持设备稳定性，实现企业资产效益的全面提升。

什么是状态监测？

状态监测是对机械状态参数（振动、湿度、压力、温度等）进行监测的过程，以便识别出预示故障发展的差异。它是有效的预测性维护的关键因素。状态监测具有独特的优势，它可以发现通常会缩短正常寿命的状况，使您能够在这些状况发展成重大故障之前解决它们。状态监测技术通常用于旋转设备、辅助系统和其他机械（压缩机、泵、电动机、内燃机、压机等）。得益于智能传感器、网络、无线传输和可视化的相互作用，状态监测不仅可以连续进行，而且可以在任何地方进行。

在极小的空间内实现灵活、智能的状态监测振动：温度、相对湿度、环境气压。想象一下，一个机器就可以监测机器的温度、湿度、环境气压和振动，并且可以通过状态数据在早期发现错误。状态监测多是基于机器学习，能够实时进行维护，避免意外停机。它还可以实现工业物联网（IIoT），使机器、工厂和相关部件的状态被记录、处理和解释。

无线振动传感器可通过磁吸方式可简单安装于设备金属外壳，获得设备实时的加速度信号/速度/位移/温度信号，并进行无线SCADA通道传输。通过自主研发自组网LoRa网关和点对点网关进行组网应用，数据可以无缝上传云平台或者客户主机。云平台上运行的无线振动在线监测软件对数据进行振动参数计算、实时数据显示、趋势数据显示、提供历史数据管理和自动报表功能，同时在振动异常或超标情况下进行报警提示。

预测性维护一体机支持现场组网，无线LoRa自组网，可以支持1000+传感器节点接入。WiFi自组网，支持128终端同时接入。有线Cable，千兆以太网。5G连接外部，用于数据分析师远程访问。数据处理和分析：内置1TB硬盘、内置i7处理平台、支持实时数据监控提取和预测、数据实时分析、快速异常识别、设备健康指数绘制、设备状态分析、异常事件上报、异常诊断工具。数字孪生建模，大屏驾驶舱数据展示，异常数据高亮展示移动端推送，设备全生命周期状态展示。

编辑：fqj