预测性维护的核心是让设备自己说话：振动、温度、电流的变化提前暴露故障苗头。本文给出技术路径、监测对象与试点推广方法。
技术路径与监测对象
| 环节 | 手段 | 目标 |
|---|---|---|
| 感知 | 振动、温度、电流传感器 | 连续采样 |
| 传输 | 工业网关/无线 | 实时上云 |
| 分析 | 阈值+趋势+频谱 | 早期预警 |
| 决策 | 工单与备件联动 | 计划停机 |
试点选择标准
- 停机损失最大的设备优先：产线关键单点设备。
- 故障特征明显的设备：旋转机械、电机、泵。
- 数据易采集的设备：有安装面与供电条件。
实施五步
第一步选试点设备与测点；第二步装传感器与网关；第三步跑三个月建立基线；第四步设阈值与告警规则；第五步接入工单系统，验证预测命中率与提前预警天数，再向全厂推广。
3 条要点回顾
- 先选停机损失最大的关键设备试点。
- 三个月基线数据是预测准确性的前提。
- 告警进工单，实现计划停机而非故障停机。
常见问题（FAQ）
预测性维护能预测什么故障？
轴承磨损、电机绝缘下降、泵气蚀、刀具磨损等有振动或温度特征的故障，准确率较高。
投入大概多少？
按测点计：传感器加网关每个测点几千到上万元，先选关键设备试点再推广。
小企业值得做吗？
关键单点设备值得：选一到两台停机损失最大的设备试点，验证回报再扩大。
预测准不准？
依赖基线数据积累：运行三个月建立正常基线，偏差超阈值才告警，减少误报。
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