邦納的電機振動溫度預測性運維系統正是這種適合大范圍應用的經濟型預測性維護解決方案。邦納這套解決方案根據實際使用中電機的振動和溫度數據，評估進行維護的時間，防止意外的設備故障。

首先，為什么說電機的振動溫度監控屬于預測性維護呢？我們來借鑒美國智能維護系統（IMS）中心的分類，參考下圖，縱軸代表故障發生頻率，橫軸表示故障發生后的影響。預測性維護適用于發生頻率不高，但一旦發生影響很大的故障。

設備或者產線上正常運行的電機故障，正是這種頻率低、影響大的故障，完全落在預測性維護的范疇。

在工業領域中，電機是設備和產線的動力源，監控關鍵機器的電機狀態，可以避免過程停機和實現投資回報的最大化。

預防電機故障，減少故障停機，減少維修和大修時間以及維修間隔；

電機振動溫度的監控，可以提起預知電機故障，減少故障停機，還能讓工程師在機器脫機和休眠時合理安排并啟動修理，延長維修間隔，并能提高電機使用年限。

減少維修成本、備件成本；

預測分析通常能找出需關注的電機，工廠技術人員就能根據需要調整工具和備件的庫存，而能為工廠車間節省時間、金錢和空間。

提高工作場所安全

通過預測性運維，可以減少或避免電機故障引起的設備故障對工人的健康和安全造成的嚴重風險，減少時間、生產力和利潤的嚴重損失。

提質增效，降本減存。

通過電機的預測性運維，減少設備的突然故障，損壞準備裝運或分配的貨物；減少數控機床或者流程控制中的設備在生產過程中停止，浪費特定零件及其所包含的原材料。提高設備或者產線的綜合效率（OEE），從而提高產品質量，提升生產效率，降低生產成本，減少原材料、半成品的庫存。

隨著預測性維護的普及，最近兩年，越來越多的最終用戶提出電機振動溫度監控的需求，越來越多的廠家、集成商也提出各自的電機預測性維護解決方案。但是，很多客戶對于電機預測性運維解決方案的實施及效果都有一定的顧慮，而邦納的電機振動溫度運維系統恰恰可以消除最終用戶對各種風險的顧慮。最終用戶的普遍顧慮包括：

1. 缺少技術專家，模型準確度有待提升

機理模型，是指根據對象、生產過程的內部機制或者物質流的傳遞機理建立起來的精確數學模型。這個模型是進行預測性維護的基礎之一，但工業中的數據思維剛剛開始建立，懂得機理的專家畢竟是少數。

預測性維護中采集哪些數據，如何安裝傳感器，如何選擇采集頻率和周期…都需要建立在掌握機理模型和行業know-how的基礎之上。

輸出振動的均方根速度值（RMS）。用戶可以基于均方根速度值的電機健康狀態分析，不需要技術專家，也不需要對機理模型進行研究。

邦納振動溫度傳感器提供磁性底座安裝，安裝方式簡單快捷！

2. 數據可移植性差

真正做到數字化的工業企業，必須全面了解所擁有的數據，掌握完整且持續更新的數據可見性，根據業務需求按需對數據進行遷移。

同時，工業數據的歸屬權和使用權問題一直都是敏感話題。從類別上來看，工業數據大致可以分為兩種，一種是設備數據，一種是工況數據。工況數據涉及企業內部經營信息，最終用戶并不希望進行數據分享。

電機的振動和溫度數據屬于第一種設備數據，原則上屬于不敏感數據。當然，邦納也充分尊重用戶的意愿，根據用戶對數據的要求，可以提供本地化和基于云平臺的兩種解決方案。

本地化解決方案

邦納的Data Watch軟件可以定制化符合客戶需求的軟件界面?？商峁崟r數據顯示，歷史曲線回看等功能。

云解決方案

云平臺：提供數據查看、趨勢分析、歷史數據存儲、郵件報警等服務。

3.供應商存在較大風險

預測性維護被吹捧為“殺手級”應用之后，很多公司都在圍繞這個領域開展業務。其中不乏魚目混珠者，比如預測某臺設備將會出現問題，最終用戶有可能會對判斷結果產生疑問。

邦納的振動溫度傳感器直接輸出振動的均方根速度值，符合國際標準ISO10816，完全可以打消用戶的這層顧慮！下圖是某國內大型合資車廠沖壓車間壓機線主軸電機的正常和異常數據比較，1號監測點正常，2號監測點異常，振動數據增大明顯，可以直觀判斷其主電機異常！

4.潛在的交易風險和切換風險

無論是最終用戶還是設備制造商，尋找預測性維護的技術性合作伙伴時，都會面臨協議轉換，面臨技術手段取舍，這個過程中有可能被技術服務商綁定。

邦納的振動溫度傳感器提供標準的modbus協議，并可提供支持300多種主流PLC、控制器通訊的觸摸屏及組態軟件Datawatch，以方便快速將電機監控數據接入用戶的控制系統和信息系統，也可通過HTTP、HTTPS、MQTT等標準協議將數據推送到用戶的云平臺。

綜上所述，邦納的電機振動溫度預測性運維系統準確、簡單直觀、靈活，完美了解決了最終用戶在預測性維護實施和效果方面的擔憂和顧慮！

目前市面上已有的預測性維護方案，大部分是在云計算或者霧計算層面的，而隨著邊緣算力的提升，以及工業人工智能的發展，在邊緣側完成預測性維護變得經濟上更加可行。邦納的DXM系列無線控制器，即可搭載工業人工智能算法，也可實現數據的云推送，滿足用戶對于電機預測性維護的需求，用于診斷和預測電機的異常。

當然，有了預測性維護系統，電機的正常保養還是要注意，為避免電機燒毀，以下幾點日常維護的時候還要多加注意：

1、經常保持電機的清潔，尤其是接觸點和線圈

2、保持電機的緊固，尤其是地腳螺絲和軸承端蓋螺絲

3、在額定負荷下工作

4、三相電流須保持平衡

參考資料：

預測性維護是邊緣計算與人工智能，在工業落地的最短路徑？【物女心經】 彭昭 物聯網智庫

2019漢諾威工業智能新風向 王天宇 玄冰  知識自動化

預測性維護為制造業帶來5大好處！預測性維護是如何降低工廠成本的？ 智慧工坊摘自工業智能化

干貨：電動機燒毀的六大預防措施   傳動網

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