9、工业设备预测性维护的数据洞察与实践

工业设备预测性维护的数据洞察与实践

在工业 4.0 的大背景下，预测性维护成为提升生产与维护效率的关键手段。通过互联机器与物联网设备产生的海量数据，结合先进的预测分析算法，能够实现对设备异常和故障的早期精准检测，进而减少设备停机时间和次品生产。本文将围绕工业烤箱的预测性维护展开深入探讨，详细介绍基于传感器数据的分析方法和实践案例。

工业烤箱预测性维护的背景与挑战

在印刷电路板（PCB）生产过程中，回流焊炉是关键设备之一。以波士顿科学公司（Boston Scientific）为例，其生产的植入式电子产品依赖 PCB 连接和支撑电子元件，而回流焊炉通过加热将焊膏转化为永久连接，确保 PCB 组件（PCBA）的质量。然而，炉内的鼓风机风扇在长期运行中容易出现小故障，若不及时处理，会导致炉内不稳定，引发机器故障和 PCBA 质量问题，造成高昂的成本损失。

为解决这一问题，需要对烤箱的多个参数（如温度、压力和功耗）进行持续监测和记录。同时，基于操作人员的经验，风扇故障时电机发出的高音噪音被视为有用的声学数据，可与烤箱原有的监测数据相结合，用于故障预测。

预测性维护的实验方法与结果

为了实现烤箱鼓风机风扇故障的预测，采用了多种分析技术，包括基于现有传感器数据的故障预测和基于声学传感器数据的故障诊断。以下是相关实验的详细介绍：
1. 异常检测技术实验
- 实验设置 ：使用 RL、MCOD、MCOD DK 和 MCOD M 四种技术对工业设备的异常行为进行检测，实验持续 13 天，记录每天各技术的异常检测结果。
- 实验结果 </