未来机器可实现基于状态的维护

　　您的汽车制造商可能建议您的车辆换油隔。达到预定里程后，仪表板上的指示灯会闪烁，提醒您是时候开车进行维修了。

　　虽然建议的时间间隔是多年经验和分析的结果，但它基本上归结为基于数据平均值和车辆规格的有根据的猜测。根据您的驾驶风格、环境条件和您的车辆状况，预估结果可能会有所不同，这将导致您可能会为您的车提供或早或晚的服务。

　　所有行业的系统维护也是如此。传统上，日常维护是根据计划维护执行的，这意味着可能会浪费时间和资源来执行不必要的维修和更换。如果该系统未按计划维护到期，则可能会忽略早于计划发生故障的组件，从而导致故障。

　　输入基于条件的维护与计划的定期维护不同，基于状态的维护或CBM使用从系统本身收集的数据来确定何时需要维修。根据资产的状况而不是日期，根据需要进行维护。通过在最佳时间安排维护并在可能的情况下解决生产计划，CBM可以防止不必要的停机时间并延长设备使用寿命，降低成本并提高效率。

　　但是，仅仅收集数据是不够的。有很多数据需要处理，过滤掉不相关的数据变得越来越重要。货船通常生成一个报告，每天2.5 GB的数据。随着系统变得越来越紧密，这个数字将成倍增长。在最近发布的“ 2030年全球海洋技术趋势报告”中，劳埃德船级社报告称，到2020年，年度数据产量预计将增加4,300％，到2030年才会进一步增加。所有这些数据必须正确解释为可用信息，以提供明确的信息。

　　所以它肯定有起伏，转向基于状态的维护确实需要一些认真的计划。在旧机器上安装传感器和其他监控设备可能会非常棘手，并且可能无法在操作期间访问所有区域进行点测量。实施的初始成本可能很高，因为需要对测量设备和员工培训进行投资。因此，CBM通常保留用于需要高度可靠性的生产关键系统。然而，这将改变，因为技术的进步可能会降低未来的初始成本，使基于状态的维护更加广泛可用。

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