在工業生產中，關鍵設備的連續運行至關重要，因此需要監測設備健康狀況以達到最大限度地延長正常運行時間和提升整體生產效率。ifm 的解決方案通過實時監測設備數據和運行狀況，實現了自動化的預測性維護。
我們能幫助您
★ 減少停機時間
★ 確保平穩運行
★ 以高性價比方式提升制造效率
三大核心價值
提升生產效率與維護有效性
設備可用性
? 實時監控：全天候追蹤設備健康狀況，確保生產穩定。
? 預測性警報：結合根本原因分析，提示及時維修。
? 最大化運行時間：告別昂貴的突發故障。
設備性能
? 智能算法：識別設備數據中的性能模式。
? 資源優化：優化勞動力、庫存和備件管理。
? 提升產量：減少停機，達成生產目標。
設備洞察
? AI 驅動：為決策提供可操作的洞察。
? 發現瓶頸：揭示低效環節和流程相互依賴性。
? 持續改進：支持生產計劃，驗證維修效果，防止誤操作。
設備維護策略的進階之路
從傳統的“壞了再修”到現在的“預知未來”，維護策略經歷了巨大的演變：
修復性維護屬于被動的“故障時修復”模式，雖然無需事先計劃，卻常伴隨著高昂的非計劃停機成本和高壓的工作環境。預防性維護通過投入大量時間和資源減少了意外故障，但往往面臨耗材浪費和低增值工作的問題。相比之下，CBM維護實現了基于狀態的高效資源利用，而預測性維護作為進階形態，通過自動化的根本原因分析和數字化工單，在指導維護推進的同時顯著降低備件庫存與運營成本，實現了人力與成本效益的最大化。
向預測性維護轉型需要整合先進的分析技術和實時傳感器數據來監控設備。通過利用大型數據集，制造商可以訓練人工智能模型來預測設備故障，從而減少停機時間，并識別性能下降的根本原因，進而發出維修指令。
ifm 實現預測性維護的方法
這是一個從感知到行動的智能管理過程
使用傳感器監控設備
為了提高模型的準確性，部署一套采用各種傳感原理的智能傳感器來監測：
? 振動
? 溫度
? 油品質量
? 壓力
? 流量
通過結合這些基礎信息，軟件系統可以提供設備健康狀況的整體視圖，幫助檢測各種參數的異常情況。
用于收集設備數據的連接解決方案
通過 IO-Link 技術，實現傳感器、控制器和 IT 系統之間的雙向通信，實現實時數據交換，并支持單個傳感器的 OT 和 IT 數據流。其開放且廠商中立的協議確保了通過 IoT 端口的互操作性，并利用 MQTT/JSON 將傳感器數據無縫集成到現有基礎設施中IO-Link 還提供直接的數據所有權，使用戶能夠完全掌控傳感器數據，從而進行戰略決策并實現長期效率提升，同時提高 OT 和 IT 環境中的運營效率。
利用 moneo IIoT 分析設備數據
將傳感器數據發送到軟件平臺，以構建和訓練AI 模型，例如 moneo。利用moneo設置可視化儀表盤，接收關鍵問題的主動警報，并確保維護團隊能夠優先處理最緊急的問題，從而保證運營順暢進行。
采取行動
根據預警信息和工單系統，在生產過程中發生災難性故障之前，進行針對性維護，優先處理最緊急的問題。
為什么選擇moneo軟件？
? 快速見效：實施簡單，即插即用。
? 降低成本：減少網絡布線成本。
? 無代碼方案：無需專業 IT 技能即可上手。
? 持續更新：云端定期更新，帶來改進和新功能。
總結6步輕松實現預測性維護
1 將生產設施劃分為若干劃分設備區域。
2 在設備上安裝傳感器和 IO-Link 硬件。
3 使用ifm edgeGateway連接生產線中的設備。
4 通過 LTE/Wi-Fi/以太網連接云端。
5 利用moneo設置儀表盤可視化效果并設置報警參數。
6 即刻開啟預測性維護！
#ifm 通過不斷創新的傳感技術，為各行業提供可靠的 #預測性維護解決方案。在邁向#工業4.0 智能生產的道路上，讓ifm的精準感知與智能預警，成為您設備穩定運行的堅實后盾。預見隱患，掌控運維！
