在⼯业制造界，企业极不希望发⽣停机事故。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，对员⼯的激励难度则会变⼤。因此，在企业的⽇常业务运营中，预测性维护就显得⼗分重要。
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，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
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，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，企业还需要建⽴⼯业⼤数据分析平台、分析应⽤程序和功能性票据或警报系统，就可以完成车间内预测性维护活动。
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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，直接将对故障的预测转化成预防的计划安排，降低故障发⽣的概率。
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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
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。
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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：
无数字签名1、避免“过剩维修”，防⽌因不必要的解体拆卸､更换零部件等；
合金钢密度2、有效减少设备停机维修时间；硫酸钙晶须
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。
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