Like preventive maintenance, predic

Like preventive maintenance, predictive maintenance has many definitions. To some workers, predictive maintenance is monitoring the vibration of rotating machinery in an attempt to detect incipient problems and to prevent catastrophic failure. To others, it is monitoring the infrared image of electrical switchgear, motors, and other electri- cal equipment to detect developing problems. The common premise of predictive maintenance is that regular monitoring of the actual mechanical condition, operating efficiency, and other indicators of the operating condition of machine-trains and process systems will provide the data required to ensure the maximum interval between repairs and minimize the number and cost of unscheduled outages created by machine-train failures.


Predictive maintenance is much more, however. It is the means of improving pro- ductivity, product quality, and overall effectiveness of manufacturing and production plants. Predictive maintenance is not vibration monitoring or thermal imaging or lubri- cating oil analysis or any of the other nondestructive testing techniques that are being marketed as predictive maintenance tools.

Predictive maintenance is a philosophy or attitude that, simply stated, uses the actual operating condition of plant equipment and systems to optimize total plant operation. A comprehensive predictive maintenance management program uses the most cost- effective tools (e.g., vibration monitoring, thermography, tribology) to obtain the actual operating condition of critical plant systems and based on this actual data schedules all maintenance activities on an as-needed basis. Including predictive main- tenance in a comprehensive maintenance management program optimizes the avail- ability of process machinery and greatly reduces the cost of maintenance. It also improves the product quality, productivity, and profitability of manufacturing and production plants.

Predictive maintenance is a condition-driven preventive maintenance program. Instead of relying on industrial or in-plant average-life statistics (i.e., mean-time-to-failure) to schedule maintenance activities, predictive maintenance uses direct monitoring of the mechanical condition, system efficiency, and other indicators to determine the actual mean-time-to-failure or loss of efficiency for each machine-train and system in the plant. At best, traditional time-driven methods provide a guideline to “normal” machine-train life spans. The final decision in preventive or run-to-failure programs on repair or rebuild schedules must be made on the basis of intuition and the personal experience of the maintenance manager.

The addition of a comprehensive predictive maintenance program can and will provide factual data on the actual mechanical condition of each machine-train and the oper- ating efficiency of each process system. This data provides the maintenance manager with actual data for scheduling maintenance activities. A predictive maintenance program can minimize unscheduled breakdowns of all mechanical equipment in the plant and ensure that repaired equipment is in acceptable mechanical condition. The program can also identify machine-train problems before they become serious. Most mechanical problems can be minimized if they are detected and repaired early. Normal mechanical failure modes degrade at a speed directly proportional to their severity. If the problem is detected early, major repairs can usually be prevented.

Predictive maintenance using vibration signature analysis is predicated on two basic facts: (1) all common failure modes have distinct vibration frequency components that can be isolated and identified, and (2) the amplitude of each distinct vibration component will remain constant unless the operating dynamics of the machine- train change. These facts, their impact on machinery, and methods that will identify and quantify the root cause of failure modes are developed in more detail in later chapters.


Predictive maintenance using process efficiency, heat loss, or other nondestructive techniques can quantify the operating efficiency of nonmechanical plant equipment or systems. These techniques used in conjunction with vibration analysis can provide maintenance managers and plant engineers with information that will enable them to achieve optimum reliability and availability from their plants.

Five nondestructive techniques are normally used for predictive maintenance management: vibration monitoring, process parameter monitoring, thermography, tribology, and visual inspection. Each technique has a unique data set that assists the maintenance manager in determining the actual need for maintenance.

How do you determine which technique or techniques are required in your plant? How do you determine the best method to implement each of the technologies? How do you separate the good from the bad? Most comprehensive predictive maintenance pro- grams use vibration analysis as the primary to

Kết quả (Việt) 2:

Giống như bảo dưỡng phòng ngừa, bảo trì dự đoán có nhiều định nghĩa. Đối với một số người lao động, bảo trì dự đoán là theo dõi sự rung động của máy quay trong một nỗ lực để phát hiện những vấn đề mới chớm và để ngăn chặn sự thất bại thảm khốc. Để những người khác, nó là giám sát các hình ảnh hồng ngoại của thiết bị chuyển mạch điện, động cơ, thiết bị cal electri- khác để phát hiện các vấn đề phát triển. Những tiền đề chung của bảo trì dự đoán là theo dõi thường xuyên các phần cơ học thực tế, hiệu quả hoạt động, và các chỉ số khác của tình trạng hoạt động của máy xe lửa và các hệ thống quá trình sẽ cung cấp các dữ liệu cần thiết để đảm bảo khoảng cách tối đa giữa sửa chữa và giảm thiểu số và chi phí của cúp đột xuất tạo ra bởi sự thất bại máy xe lửa. bảo trì đoán là nhiều hơn, tuy nhiên. Nó là phương tiện cải thiện năng suất, chất lượng sản phẩm và hiệu quả tổng thể của nhà máy sản xuất và sản xuất. Bảo trì dự đoán không phải là giám sát độ rung hoặc hình ảnh nhiệt hoặc lubri- phân tích dầu Cating hoặc bất kỳ các kỹ thuật kiểm tra không phá hủy khác đang được bán trên thị trường như các công cụ bảo trì tiên đoán. Bảo trì dự đoán là một triết lý hay thái độ đó, chỉ đơn giản nói, sử dụng các điều kiện vận hành thực tế của thiết bị và hệ thống nhà máy để tối ưu hóa tổng vận hành nhà máy. Một chương trình quản lý bảo trì dự phòng toàn diện sử dụng các công cụ có hiệu quả về mặt chi phí nhất (ví dụ, giám sát độ rung, nhiệt độ bằng, Ma sát học) để có được những điều kiện vận hành thực tế của hệ thống nhà máy quan trọng và dựa trên lịch trình dữ liệu thực tế tất cả các hoạt động bảo trì trên cơ sở là cần thiết. Bao gồm tenance duy tiên đoán trong một chương trình quản lý bảo trì toàn diện tối ưu hóa khả năng nhu liệu của máy móc thiết bị xử lý và làm giảm đáng kể chi phí bảo trì. Nó cũng cải thiện chất lượng sản phẩm, năng suất và lợi nhuận của các nhà máy sản xuất và sản xuất. Bảo trì Đoán là một chương trình bảo dưỡng phòng ngừa tình trạng định hướng. Thay vì dựa vào công nghiệp hay trong nhà máy thống kê trung bình-cuộc sống (tức là, trung bình thời gian đến thất bại) để sắp xếp các hoạt động bảo trì, bảo dưỡng dự sử dụng giám sát trực tiếp của phần cơ học, hiệu quả của hệ thống, và các chỉ số khác để xác định giá trị trung bình thực tế -time đến thất bại hoặc mất hiệu quả cho mỗi máy xe lửa và hệ thống trong nhà máy. Tốt nhất, các phương pháp thời gian định hướng truyền thống cung cấp một hướng dẫn cho cuộc sống máy tàu "bình thường" kéo dài. Quyết định cuối cùng trong lịch trình phòng ngừa hoặc chạy đến thất bại chương trình sửa chữa hoặc xây dựng lại phải được thực hiện trên cơ sở trực giác và kinh nghiệm cá nhân của người quản lý bảo trì. Việc bổ sung một chương trình bảo trì dự phòng toàn diện có thể và sẽ cung cấp dữ liệu về thực tế thực điều kiện cơ khí thực tế của từng máy xe lửa và hiệu quả ating oper- của từng hệ thống quá trình. Dữ liệu này cung cấp quản lý bảo trì với các dữ liệu thực tế cho các hoạt động bảo trì lập kế hoạch. Một chương trình bảo trì dự đoán có thể giảm thiểu sự cố đột xuất của tất cả các thiết bị cơ khí trong nhà máy và đảm bảo rằng thiết bị sửa chữa là trong tình trạng cơ thể chấp nhận được. Chương trình cũng có thể xác định các vấn đề máy xe lửa trước khi chúng trở nên nghiêm trọng. Hầu hết các vấn đề cơ khí có thể được giảm thiểu nếu chúng được phát hiện và sửa chữa sớm. Chế độ thất bại cơ khí bình thường làm suy giảm với tốc độ tỷ lệ thuận với mức độ nghiêm trọng của họ. Nếu vấn đề được phát hiện sớm, sửa chữa lớn thường có thể được ngăn chặn. Bảo trì Đoán sử dụng phân tích chữ ký rung động được xác định trên hai sự kiện cơ bản: (1) tất cả các chế độ không phổ biến có thành phần tần số rung động khác nhau có thể được phân lập và xác định, và (2) biên độ của mỗi thành phần rung động riêng biệt sẽ không thay đổi trừ khi các động thái điều hành của sự thay đổi tàu tư thiết. Những sự thật này, tác động của chúng đối với máy móc, và các phương pháp đó sẽ xác định và định lượng các nguyên nhân gốc rễ của chế độ thất bại đang phát triển chi tiết hơn trong chương sau. Bảo trì Đoán sử dụng hiệu quả quá trình, sự mất nhiệt, hoặc kỹ thuật không phá hủy khác có thể định lượng hiệu quả hoạt động của nonmechanical thiết bị nhà máy hoặc hệ thống. . Những kỹ thuật này sử dụng kết hợp với phân tích rung động có thể cung cấp cho các nhà quản lý bảo trì và kỹ sư nhà máy với các thông tin đó sẽ giúp họ đạt được độ tin cậy và tính sẵn sàng tối ưu từ các nhà máy của họ Năm kỹ thuật không phá hủy thường được sử dụng cho quản lý dự báo bảo trì: giám sát độ rung, giám sát thông số quá trình, ghi nhiệt độ , Ma sát và kiểm tra trực quan. Mỗi kỹ thuật có một bộ dữ liệu duy nhất giúp người quản lý bảo trì trong việc xác định nhu cầu thực tế để bảo trì. Làm thế nào để bạn xác định kỹ thuật hoặc kỹ thuật được yêu cầu trong nhà máy của bạn? Làm thế nào để bạn xác định phương pháp tốt nhất để thực hiện mỗi công nghệ? Làm thế nào để bạn tách tốt từ xấu? Toàn diện nhất bảo dưỡng dự trình gram sử dụng phân tích rung động như là tiểu học để