狀態監測是一種使用工業互聯網工具實時測量資產健康參數的維護策略。技術人員使用狀態監測數據（如振動水平、溫度和機油質量）盡早發現機器故障，幫助他們快速輕松地進行維修。
本文我們將討論狀態監測的主要好處，以及狀態監測如何促進預測性維護。我們還將看看一個在現實世界中狀態監測如何工作的例子。
1、狀態監測的好處是什么？
每項操作都不同，但狀態監測的好處是一致的。狀態監測可以讓您以數據驅動的方式深入了解資產的維護需求，從而在機器故障之前保持領先地位。這是因為你越了解設備的健康狀況，就越能更好地規劃維護時間表、庫存需求和預算。
狀態監測是有目的的規劃和智能資源分配的關鍵。以下是狀況監測的一些主要好處：
①大幅減少停機時間：狀態監測可以及早發現機器故障，這樣維護人員就可以在機器故障之前很久介入并進行維修。
②更低的維護成本：狀態監測消除了許多基于日歷的預防性維護任務的需要，從而降低了勞動力成本并降低了備件成本。
③延長設備壽命：維護良好的設備使用壽命更長，運行更平穩，這是延長幾乎任何資產壽命的關鍵。
④提高整個操作的安全性：當您的資產處于良好的工作狀態時，您的團隊會更安全。正確維護設備也有助于防止可能損壞附近其他資產的故障。
⑤更高的生產力：狀態監測可以提高正常運行時間，使您的設備保持良好的工作狀態，這意味著持續的生產力。
2、狀態監測如何與技術相結合？
在過去，狀態監測很簡單：機械師用眼睛和耳朵檢查設備是否處于良好的工作狀態。但如今的工廠要復雜得多，保持設備的良好狀態需要一種專注的、數據驅動的方法。這就是為什么越來越多的現代團隊將人工智能解決方案納入狀態監測的原因。
目前的狀態監測系統由三個主要組件組成：
①用于收集機器數據的硬件；
②用于組織和分析數據的軟件；
③人類專家（在某些情況下，還有人工智能工具）挖掘這些數據以獲得見解。
1).狀態監測的數據收集
在現代工廠中，狀態監測包括使用互聯網傳感器持續收集機器健康數據。如今的傳感器可以安裝在設備上，甚至可以安裝在難以觸及的部件上，這樣即使在機器運行時，團隊也可以收集可靠的數據。你收集的數據越多，你對設備當前健康狀況的了解就越詳細。
工業互聯網傳感器可以將狀態監測數據（如振動監測數據、溫度和機油質量）傳輸到云端，在那里進行存儲和分析。
2).狀態監測的數據分析
通常，分析有幾種不同的形式。例如，計算機化維護管理系統軟件可以自動檢查狀態監測數據中的異常情況，例如異常的資產溫度或振動水平。一個好的CMMS甚至可以在條件監測數據超過預定義閾值時自動生成工單。
狀態監測專家還可以分析存儲在CMMS中的數據，在機器故障成為主要問題之前對其進行診斷。由于數據存儲在云中，因此與遠程狀態監測專家合作很容易，即使您內部沒有具備這些技能的人員。
人工智能驅動的軟件——比如Azima DLI的診斷引擎——也可以毫不費力地分析深入的數據，以診斷新的和正在發展的機器故障。
3、預測性維護：狀態監測的未來
狀態監測的好處已經很顯著了。當你將有效的狀態監測與預測性維護策略相結合時，這些好處會變得更加顯著。
預測性維護是一種使用數據驅動的見解來預測您未來維護需求的維護方法。這種方法建立在狀態監測數據和工單歷史記錄的基礎上，以全面了解每種資產的需求，幫助維護團隊預測和預防即將出現的問題。
