在工業制造界，企業極不希望發生停機事故。因為，一小時的停機時間會使企業損失上百萬人民幣甚至更多。除了資金方面的損失之外，停機還意味著，當持續發生設備故障時，對員工的激勵難度則會變大。因此，在企業的日常業務運營中，預測性維護就顯得十分重要。

設備故障診斷是預測性維護技術體系的重要組成部分，通過選取合適的狀態監測傳感器，對設備各個機械部位的狀態信號連續、并行地進行采集、分析，從而提前做好故障預防工作。那么，想要實現預測性維護，需要采取哪些設備故障分析方法呢？

一、設備數據采集及分析

設備故障分析方法的第一步是采集相關設備數據。在預測性維護措施中，所使用的通用制造設備均配備了傳感器和執行器，用于監測組件的性能和健康狀況。有了這些歷史數據以及停機時間或故障率數據，企業還需要建立工業大數據分析平臺、分析應用程序和功能性票據或警報系統，就可以完成車間內預測性維護活動。

二、實時監控數據，建立數據關聯分析

企業需要構建由算法驅動的應用程序以實現基于條件的監測。企業可以選擇從為其行業細分市場的數據服務平臺上購買相關數據，或者以設備的維修或維護指南作為標準進行推斷。

三、設備故障分析及預測，大數據參與下的設備維護

通過大數據建模、計算和分析，預測設備可能的故障，并給出相應的預防措施和解決方案，直接將對故障的預測轉化成預防的計劃安排，降低故障發生的概率。

1、設備故障分析及預測，優化設備維修計劃

2、設備劣化傾向分析，提出預測性維修建議

3、設備狀態實時分析，優化設備運維計劃

4、零部件出入庫分析及預測，優化備件購置計劃

四、轉變維護思維方式，設備預測性維護

預測性維護是以狀態為依據的維修，是對設備進行連續在線的狀態監測及數據分析，診斷并預測設備故障的發展趨勢，提前制定預測性維護計劃并實施檢維修的行為。總體來看，預測性維護中，狀態監測和故障診斷是判斷預測性維護是否合理的根本所在，而狀態預測是承上啟下的重點環節。根據故障診斷及狀態預測得出的維修決策，形成維修活動建議，直至實施維修活動。可以說，預測性維護通盤考慮了設備狀態監測?故障診斷?預測?維修決策支持等設備運行維護的全過程。

上述預測性維護與預防性維修不同，經常會有人將兩者混淆。這里強調說明，后者是以時間為依據的維修，目的是定期檢測設備健康狀態?定期修復已發生的設備故障及損壞?預防繼發性毀壞及設備停機故障。

相對于預防性維修，實行預測性維護制度有以下優點：

1、避免“過剩維修”，防止因不必要的解體拆卸?更換零部件等；

2、有效減少設備停機維修時間；

3、盡早發現故障隱患，避免故障惡化；

4、合理預估機械部件的剩余壽命，使設備在保證安全的情況下合理超期服役。

基于上述優勢，可以說實施預測性維護是企業提高設備管理水平的必經之路，也是必然趨勢。

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