预测性维护就是通过对设备状况实施周期性或持续监视来评价在役设备状况的一种方法或一套技术,以便预测应当进行维护的具体时间。也就是基于针对过程数据,通过预测可能的失效模式以避免维护性问题的活动。
具体做法就是通过运用各种手段和人的感觉进行数据和信号的采集、分析和判断设备的劣化趋势、故障部位、原因并预测变化发展、提出防范措施,防止和控制可能的故障出现。
基于传感器技术、数据采集、大数据分析、云服务技术,使得基于状态监测的预测性维护变得更加便利,成本更低。例如:基于传感器所应用的预测性维护方法包括:温度测量、动态监测、流体分析、电气测试与监测等。
在实施IATF16949时,可以采取的预测性维护方法:设备FMEA (失效模式与后果分析)、计算关键设备备件的寿命周期、过程数据预测设备维修、探测设备故障维修。
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