其定义
预测性维护根据数据预测设备故障,并在故障发生前解决问题,这与被动维护或定期维护形成对比。
工作原理
模型学习机械的正常行为,检测振动、温度或能耗的早期偏差,并估算剩余使用寿命。
其价值
其回报是减少计划外停机时间、减少紧急维修,以及在整个船队中实现更智能的备件规划。
预测性维护根据数据预测机械故障,确保问题能按计划解决,而非在故障发生后才处理。
预测性维护根据数据预测设备故障,并在故障发生前解决问题,这与被动维护或定期维护形成对比。
模型学习机械的正常行为,检测振动、温度或能耗的早期偏差,并估算剩余使用寿命。
其回报是减少计划外停机时间、减少紧急维修,以及在整个船队中实现更智能的备件规划。
Mind4Ship 基于船舶现有传感器实现此功能:船载边缘检测,并将优先级警报直接发送给轮机长。