引言
随着智能制造的快速发展，工业系统正朝着更为复杂化、智能化的方向发展。设备维修作为工业生产中的重要环节，其效率和准确性直接影响到企业的生产效率和产品质量。本文将深入探讨智能制造背景下，系统设备维修的智能化之道。
设备维修智能化的发展背景
挑战与机遇
在智能制造时代，设备维修面临着以下挑战：
- 工作量增加：随着设备复杂度的提高，维修工作量也随之增加。
- 维修响应能力要求高：快速响应生产需求，减少设备停机时间。
- 系统可靠性和稳定性要求高：确保生产过程的连续性和稳定性。
- 维护人员技能要求高：需要具备跨学科的知识和技能。
然而，这也带来了新的机遇，如：
- 人工智能和大数据技术的应用：为设备维修提供智能化的解决方案。
- 预测性维护：通过数据分析预测设备故障，提前进行预防性维护。
设备维修智能化应用场景
1. 设备故障智能诊断
工作原理
- 持续学习工人师傅的检修经验。
- 分析海量设备检修报告和运行参数中的异常状态。
- 构建设备故障诊断知识图谱。
- 协助检修人员提升工作效率。
应用案例
- 根据现场反馈信息，推送故障诊断案例报告。
- 缩短检修作业时间。
2. 设备健康智能预警
工作原理
- 利用设备基本信息、运行信息、历史信息等数据。
- 建立评估模型，给出设备健康分值。
- 实现排产推荐、检修提醒。
应用案例
- 为机床生产设备做健康智能诊断。
- 通过数据采集，预测机床运行中的异常设置和故障。
3. 预测性维修智能诊断和远程运维
工作原理
- 将云计算和智能应用融合。
- 结合AR智能眼镜构建现场故障检测。
- 云计算隐患排查、远程故障诊断。
- AR辅助现场排查与处理。
应用案例
- 预测性维修闭环。
- 提高用户体验和智能诊断准确性。
设备管理系统的应用
1. 设备资产基础管理
- 建立设备资产基础管理，确保设备信息的准确性。
2. 设备运行预警
- 以点检和故障分析为核心，实现设备运行预警。
3. 现代维修管理
- 以标准化维修和预防维修为主，提高维修效率。
4. 备件管理
- 实现备件合理库存与合理采购，确保备件供应。
总结
智能制造时代，设备维修正逐步走向智能化、服务化。通过应用人工智能、大数据等技术，实现设备故障智能诊断、健康智能预警和预测性维修，提高设备维修效率和准确性。同时，设备管理系统的应用，有助于实现设备全生命周期管理，提升企业生产效率和竞争力。