尽管预测性/预防性维护很重要

• 76%的受访者表示，他们目前使用预防性维护(比2018年的研究略有下降)，而65%的受访者目前使用预测性维护(比2018年的研究增加了11%)。
• 近60%的受访者表示，他们使用被动式(从运行到故障)维护 (比2018年的调查增加了9%)。
• 与近10年前相比，维护人员仍然将振动、油和热成像分析视为预测机器早期故障的优秀方法，其中62%的人仅关注振动分析。
• 关于与网络连接的预测性维护，大多数受访者最关心的是内部技术人员缺乏(71%)，其次是数据标准化问题(69%)。
• 只有略高于5%的人将基于互联网的系统用于其预测性维护计划。

您的工厂目前使用哪种类型的维护?

根据美国能源部的数据，实施预测性维护非常具有成本效益，比预防性维护节省了8%到12%的费用，比被动式维护节省了40%的费用。尽管如此，根据去年Plant Engineering进行的一项维护调查显示，80%的维护人员仍然青睐预防性维护。同一份调查显示，51%的工厂使用预测性维护。有了这些信息，我们希望了解受访者当前使用哪种维护类型。

当被问及他们工厂目前正在使用哪种维护时，预防性维护比预测性维护更为常见，为76%，比去年略有下降。65%的维护人员使用预测性维护，比Plant Engineering的调查结果增加了14%。有趣的是，近60%的受访者表示他们使用被动式维护(从运行到故障)。完善我们响应措施是主动性维护(监测和控制根本原因)为40%，而规范性维护(监测并列出解决问题的处方)为34%。

哪种技术可以为即将发生的机器故障提供比较好的预警?

2010年，机器可靠性解决方案公司AzimaAI进行的一项调查显示，振动、油和热成像分析(按此顺序排列)是受访者进行预测性维护计划的主要组成部分。事实上，这三者被大量使用——振动分析占85%，油分析占75%，热成像分析占

（编辑：信阳站长网）

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