Обзор предиктивного обслуживания: его характеристики, методы и перспективы развития

Авторы: Махмуд Р.
Опубликовано в выпуске: #3(98)/2025
DOI:
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Ключевые слова: предиктивное обслуживание, Четвертая промышленная революция, реактивное обслуживание, профилактическое обслуживание, анализ вибрации, тепловизионная съемка, анализ трения, ультразвуковой анализ
Опубликовано: 29.06.2025

Работа посвящена понятию обслуживания в промышленных предприятиях. Проанализированы различные виды обслуживания с акцентом на их преимуществах и недостатках. Особое внимание уделено предиктивному обслуживанию, что обусловлено его связью с концепцией Четвертой промышленной революции и ее технологиями. Показано значительное влияние предиктивного обслуживания на улучшение производственных процессов и снижение затрат по сравнению с более распространенными видами обслуживания: реактивным и профилактическим. Рассмотрены конкретные технологии предиктивного обслуживания, такие как анализ вибрации, тепловизионная съемка, анализ трения и ультразвуковой анализ, а также затраты на эти технологии. Показано, как с помощью технологий предиктивного обслуживания можно достичь целей оптимального обслуживания.

Литература

[1] Douglas S.T., Brian A.W. Economics of Manufacturing Machinery Maintenance: A Survey and Analysis of U.S. Costs and Benefits. Advanced Manufacturing Series (NIST AMS), National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, 2020, 52 p. https://doi.org/10.6028/NIST.AMS.100-34

[2] Poor P., Zenisek D., Basl J. Historical Overview of Maintenance Management Strategies: Development from Breakdown Maintenance to Predictive Maintenance in Accordance with Four Industrial Revolutions. International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, Pilsen, Czech Republic, 2019.

[3] Telecommunication: Glossary of Telecommunication Terms. National Communication System Technology and Standards Division, USA, General Services Administration Information Technology Service, 1996.

[4] BS EN 13306:2010. British Standards Institute. Maintenance Terminology. UK, British Standards Institute, 2010.

[5] Elias H. Predictive Maintenance: Techniques and Applications in PLC and IoT — Case Study In Jableh Mill. Master

[6] Hashemian H.M. State-of-The-Art Predictive Maintenance Techniques. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2011, vol. 60, no. 1, pp. 226–236.

[7] Ran Y., Zhou X., Lin P., Wen Y., Deng R. A Survey of Predictive Maintenance: Systems, Purposes and Approaches. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2019. https://doi.org/10.48550/arXiv.1912.07383

[8] Predictive Maintenance 4.0 Beyond the Hype: PdM 4.0 Delivers Results. Mainnovation, Pricewater-house Coppers PWC, 2018.

[9] Girdhar P., Scheffer C. Machinery Vibration Analysis & Predictive Maintenance. UK, Elsevier, 2004.

[10] Sullivan G.P., Pugh R., Melendez A.P., Hunt W.D. Operation & Maintenance Best Practices: A Guide to Achieving Operational Efficiency.USA, U.S. Department of Energy, 2002.

[11] Levitt J. Complete Guide to Preventive and Predictive Maintenance. USA, Industrial Press Inc., 2011.

[12] Garvey R., Fogel G. Converting Tribology Based Condition Monitoring into Measurable Maintenance Results. Computational Systems Inc., 1998.

[13] Rienstra A., Hall J. Ultrasonic Detection: Applying Acoustic Vibration Monitoring to Predictive Maintenance. SDT North America, 2010.