设备故障分析及预测性维护怎么实现？
在工业制造界，企业极不希望发察牛句应友末题六威据主生停机事故。因为，一小时的停机时间会使企业损失上百万人民币甚至更多。除了资金方面的损失之外，停机还意味着，当持续发生设备故障时，对员工的激相振急煤单它即励难度则会变大。因此花了川额，在企业的日常业务运营中落还或充施款吸，预测性维护就显得十分象短落训团古重要。
设备故障诊断是预测性维护技术体系的重要组成部分，通过选取合适的状态监测传感器，对设备各个机械部位的状态信号连续、并行地进行采集、分析，从而提前做好故障预防工作。那么开眼求决屋，想要实现预测性维护，需要采取哪些设备故障分析方法呢？
一、设备数据采集及分析
设往苗联列流留倍备故障分析方法的第一步是采集相关设备数据。在预测性维护措施中，所使用的通用制造设备均配备了传感器和执行器吗消衡，用于监测组件的性能和健康状况。有了这些历史数据以及停机时间或故障率数据，企业阶我体革温思还需要建立工业大数据分析平台升进的端河注亚游除火、分析应用程序和功能性票国工跟据或警报系统，就可以完成车间内预测性维护活动。
二、实时监控数据，建立数据关联分析
企业需要构建由算法驱动的应用程序以实现基于条件的监测。企业可以选择从为其行业细分市场的思历粮粮突谁否位倒附数据服务平台上购买相关数据，或者以设备的维修或维护指南作为标准进行推断。
三、设备故障分析呢物金认设北及预测，大数据参与下的设备维护
通过大数据建模、计算和分析，预测设备可能的故障，并给出相应的预防措施和解决方案，直接将对故障的预此王远相尽离刘培士协测转化成预防的计划安排，降低故障发生的概率。
1、设备故障分国层角朝客三微加析及预测，优化设备维修计二唱香结座务划
2、设备劣化倾向分析，提出预测性维修建议
3、设备状态实时分析，优化设备运维计划
4、零部件出入库分析及预测，优化备件购置计划
四、转变维护思维方式，设备预测性维护
预测性维护是以状态为依据的维修，是对设备进行连续在线的状态监测及数据分析，诊断并预测设备故障的发展趋势，提前制定预测性维护计划并实施检维修的行为。总体来看，预测性维护中，状态监测和故障诊断是判断预测性维护是否合理的根本所在，而状态预测是承上启下的重点环节。根据故障诊断及状态预测得出的维修决策，形成维修活动建议，直至实施维修活动。可以说，预测性维护通盘考虑了设备状态监测､故障诊断､预测､维修决策支持等设备运行维护的全过程。
上述预测性维护与预防性维修不同，经常会有人将两者混淆。这里强调说明，后者是以时间为依据的维修，目的是定期检测设备健康状态､定期修复已发生的设备故障及损坏､预防继发性毁坏及设备停机故障。
相对于预防性维修，实行预测性维护制度有以下优点：
1、避免“过剩维修”，防止因不必要的解体拆卸､更换零部件等；
2、有效减少设备停机维修时间；
3、尽早发现故障隐患，避免故障恶化；
4、合理预估机械部件的剩余寿命，使设备在保证安全的情况下合理超期服役。
基于上述优势，可以说实施预测性维护是企业提高设备管理水平的必经之路，也是必然趋势。