據估計，由于計劃外停機，工業制造商每年要承擔高達500億美元的成本，維護費用占總生產成本的15％至40％。這些統計數據清楚地說明了為什么預測性維護是工業4.0時代討論最多的話題。通過有針對性的方法提前預測和預防嚴重故障的能力，有望大大提高設備的正常運行時間，同時降低維護成本。

持續狀態監測在預測性維護實踐中起著重要作用，而關鍵的監測參數是振動。設備振動揭示了對多個組件問題的重要見解，這些問題可能會降低流程質量并最終導致生產停工。在深入探討振動監測的基本知識之前，讓我們快速了解一下預測性維護對現代工業的價值。

工業4.0中的預測性維護

由于計劃外停機成本比計劃內停機成本高得多，因此預防性維護已成為幾十年來的行業標準。然而，僅僅為了謹慎而進行的冗余維護活動也不是一個最佳方法。一項研究表明，高達一半的預防性維護費用被浪費掉了，這直接影響到了企業的利潤。更不用說，只有20%的機器故障與使用壽命有關，而其他80%的機器故障是偶發事件。因此，一個基于常規的維護方案并不一定能保證及時發現和解決問題。

預測性維護通過持續監測和分析機器健康狀況來主動診斷和預測故障，從而克服了這些缺陷。作為工業4.0革命的核心支柱，預測性維護利用新一代物聯網技術來收集機器內部所有事件的數據。將豐富的實時和歷史資產數據與機器學習和預測分析相結合，可以有效地研究和確定不同的故障類型及其根本原因和之前的癥狀。一旦設備出現危險信號，就可以安排檢查和維修，以避免災難性停機事件發生。

與預防性維護相反，預測性維護利用有關實際資產績效的大量數據，而不是推測的定期計劃。這消除了過度檢修和由此導致的停機時間，同時仍可確保無縫且可靠的設備運行，以實現最佳的產量。據德勤稱，預測性維護平均可將生產效率提高25％，將故障減少70％，并將維護成本降低25％。適當的維護還有助于延長資產的使用壽命。

預測性維護的振動監測

對于廣泛應用于各行各業的旋轉設備來說，振動即使不是即將發生故障的首要指標，也是其中之一。振動強度的不必要增加會對部件產生有害的力，從而危及設備的使用壽命和質量。如果不及時干預，設備故障和流程關閉是不可避免的。

配備傳感器（如加速計）的機器可以讓制造商隨時掌握振動模式的任何變化。持續監測非常有益，因為振動問題通常不會升級并導致設備損壞。通過在早期階段密切監控和檢測趨勢，技術人員將有足夠的時間在故障發生前進行應對。

無線振動監測

雖然振動傳感器在工業環境中并不是新鮮事物，但較舊的傳感器類型通常是基于有線的，因此部署流程繁雜且昂貴。因此，它們的適用性通常僅限于高價值的關鍵資產。另一種收集振動數據的方法是讓技術人員使用便攜式設備進行定期測量。不用說，這是耗時且勞動密集型的，但卻無法提供對機器運行狀況的無縫、持續的見解。這在兩次檢查之間的時間間隔內，有可能出現問題，并且在發現損壞之前無人處理。

使傳感器具有無線連接，有望滿足大規模、遠程振動監測的預測性維護需求。在大多數情況下，傳感器需要每分鐘或每幾分鐘發送一次振動數據，因此無線通信比有線通信提供了一種可行且更具成本效益的選擇。（來自物聯之家網）利用超低功耗技術，如低功耗廣域網（LPWAN），傳感器網絡可以使用獨立電池自供電，可以運行數年，從而大大簡化了安裝和維護。更重要的是，遠程和亞GHz無線鏈路可確保在廣闊的金屬工業環境中從分布式傳感器進行可靠的數據傳輸，同時避免來自擁擠2.4GHz頻段的干擾。它還支持星形拓撲部署，與網狀網絡相比，它的設置和管理要簡單得多。

隨著工業4.0的不斷發展，預測性維護策略使制造商在優化資產正常運行時間和效率方面取得了長足的進步。在這種情況下，無線振動監測使技術人員能夠以前所未有的規模獲得關于機器性能的關鍵且可操作的數據，從而將預測性維護變為現實。

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