31、基于AI和IIoT的大豆生产设备预测性维护系统解析

基于AI和IIoT的大豆生产设备预测性维护系统解析

在工业生产中，设备的稳定运行至关重要。对于大豆生产而言，引入基于AI和IIoT的预测性维护系统（PdM），能够有效提升生产效率、降低成本。下面将详细介绍该系统的相关内容。

1. PdM系统基础原理

PdM系统的性能取决于从各种传感器、IIoT设备收集的信息准确性，以及算法对这些信息的解读能力，也就是系统的智能程度。状态监测（CBM）可实现对机器健康状况的实时评估，并触发警报，以便及时采取纠正措施避免故障。

PdM与CBM、预防性维护（PsM）存在依赖关系。CBM可以独立存在，但PdM依赖CBM来收集、比较和存储确定机器健康状况的测量数据。不过，PdM虽属于主动维护方法，但不一定是完全主动的系统，它不能保证消除问题和故障的根本原因。

2. 大豆生产过程的维护策略

大豆生产的预测性维护策略主要围绕提高设备/电机的使用效率、减少停机时间、估计设备/电机的剩余使用寿命以及降低总体维护成本。

采用基于状态的监测方法，通过各种传感器和IIoT设备对相关设备/电机的传感器参数进行连续监测。结合AI方法和边缘处理，识别故障发生前的参数变化，并预测故障可能发生的未来时间段。

这些策略的制定基于生产制造目标、选定的状态监测类别、维护范围、故障检测类别、制造系统规模、基于AI的预测技术、数据处理和评估方法。

预测性维护系统结合CBM和AI，旨在最大限度地减少大豆生产线的停机时间，通过合理规划维护行动和分组特定维护行动，减少单次维护行动导致的生产停止次数。这有助于降低成本并提高生产率，其目标与非功能需求（NFRs）如可靠性、兼容性和可维护性相契合。