鍛造企業實施設備預測性維護的方法

對于鍛造企業來說，設備維護至關重要，它是保障設備正常運行和提高生產效率的關鍵環節。隨著鍛造工藝的不斷升級和設備自動化程度的提高，傳統設備維護方式較長的停機時間將對鍛造企業的生產效率和經濟效益產生不良影響，因此無法滿足智能制造發展戰略的要求。在此背景下，預測性維護逐漸推廣和應用。預測性維護是一種新型設備維護方式，其能夠連續監測設備的在線運行狀態并進行數據分析，診斷并預測設備故障發生的概率及發展趨勢，幫助鍛造企業提前制訂維護計劃和實施維護措施，從而及時消除設備故障，減少設備非計劃性停機時間，進而提高鍛造設備的穩定性。

一、鍛造企業在設備維護方面存在的問題

目前，鍛造企業主要采用定期維護和故障維修兩種方式來維護設備。定期維護指的是鍛造企業按照一定的時間間隔對設備進行預防性檢查、保養和維修，以確保設備的正常運行。然而，傳統的定期維護方式存在一些問題。

一方面，定期維護可能會產生無效維護或浪費維護資源的問題。同時，受到復雜的工藝流程和材料特性的影響，鍛造企業設備的實際工作負荷和磨損程度可能與預想的情況存在較大的差異。因此，固定的維護計劃無法滿足設備的實際維護需求。這可能導致一些設備在維護周期內未能得到必要的維護，從而增加設備故障風險和緊急維修的頻率。

另一方面，定期維護需要投入大量的人力、物力和財力，維護成本較高。而鍛造企業的生產設備通常規模大且種類多，包括鍛壓機、冷卻設備、加熱爐等。如果采用定期維護方式，鍛造企業就需要投入大量的人力資源，并花費大量的資金購買維修工具及備件，從而增加維護成本。

故障維修雖然能夠盡快讓設備恢復正常運行，但也存在一些弊端。首先，故障維修需要花費大量的時間，嚴重影響鍛造企業的生產效率。其次，故障維修往往在設備出現故障后進行，而在鍛造過程中，設備故障會導致生產停滯，從而造成生產計劃延誤和產品交付延遲等后果。最后，如果故障維修不及時，設備故障就可能給設備帶來不可逆的損傷，進一步影響設備的穩定性和使用壽命。

二、預測性維護的含義和作用

（一）預測性維護的含義

預測性維護是指鍛造企業以設備運行狀態為依據開展的維護工作，即鍛造企業在設備運行時，定期（或連續）監測其主要部位的運行狀態，診斷這些部位是否發生故障，預測設備運行狀態的發展趨勢，并依據預測結果制訂預測性維修計劃，確定設備維護的時間、內容、方式等。預測性維護的邏輯結構如圖1所示。

預測性維護采用了物聯感知技術，能夠實時采集、傳輸和處理設備的運行數據。同時，預測性維護運用了數據分析技術和故障診斷、故障預警模型算法，能夠識別設備故障的特征與規律，預測設備的故障和維護需求，從而為鍛造企業做出合理的設備維護決策提供數據支持。

（二）預測性維護的作用

1.提高生產效率

實時監測設備狀態、預測故障、采取相應的維護措施，并做好預測性維護，可以避免因設備故障而造成的生產中斷，減少計劃外的停機時間，提高生產效率。

2.降低維護成本和優化備件庫存結構

做好預測性維護可以優化維護計劃和資源分配，減少不必要的維修與維護時間，從而降低總體維護成本。同時，通過評估故障部件的使用壽命和預測故障發生的概率，鍛造企業可以合理規劃備件采購方案與優化備件庫存結構，從而減少因備件積壓或短缺而導致的成本浪費及停機時間過長的問題。

3.減少非計劃停機次數和提升設備可用率

通過預測性維護，鍛造企業可以提前發現故障跡象，從而采取預防性維護措施，減少非計劃停機次數，提高設備的可用率和穩定性，避免生產中斷或延誤，確保生產線的平穩運行。

4.保障生產安全

預測性維護可以幫助鍛造企業實時監測設備狀態，及時發現安全隱患，并采取相應的預防措施，降低設備故障帶來的安全風險，避免設備故障導致安全事故，從而保障生產安全，保證員工的生命安全。

5.提升管理水平

通過預測性維護，鍛造企業能夠收集和管理大量的設備運行數據，并針對這些數據進行分析、預測和建模，從而更好地掌握設備運行狀態和維護需求，進而制定更科學的設備管理與維護流程，做出更合理的設備管理決策。

三、鍛造企業實施預測性維護的方法

（一）確定預測性維護流程

預測性維護流程可分為數據采集和處理、健康度預測、維護管理與執行三大階段。

在數據采集和處理階段，鍛造企業需要通過物聯網來采集設備的溫度、壓力、振動、電流、轉速等數據，并對其進行分類，從而為后續預測設備的健康情況提供數據支持。

在健康度預測階段，鍛造企業先要根據故障機理、多維數據、行業專家知識庫等，建立分析模型，隨后將設備的特征數據輸入分析模型中進行分析，以揭示設備的運行規律，判斷設備的運行狀態和變化趨勢，識別潛在的故障特征，提前預測設備發生故障的可能性和設備未來的健康度。

在維護管理與執行階段，鍛造企業需要結合健康度預測結果，確定維護計劃和策略；監控維護策略的執行情況，記錄維護過程；根據維護數據，改進維護策略。

（二）選擇合適的設備和監測參數

在確定預測性維護流程后，鍛造企業需要考慮設備的可靠性、耐久性、易維護性、故障率等因素，并通過對設備的重要性評估、歷史故障分析和對生產線關鍵節點的分析來確定需要監控的設備，確保這些設備能夠提高生產線的穩定性和效率。在確定需要監控的設備以后，鍛造企業就要開始選擇監測參數。常見的監測參數包括溫度、振動幅度、電流和鍛壓機的壓力與壓速、加熱爐的溫度控制精度等。為了有效地監測這些參數，鍛造企業應在合適的位置，采用科學的方法，加裝傳感器和監測裝置。

（三）采集和存儲數據

鍛造企業不僅要應用物聯網技術，通過傳感器和互聯網連接設備來建立一個可靠的數據采集系統，實現對數據的實時采集與傳輸，還要利用云平臺來存儲、管理和分析大量的設備數據，實現數據的可視化。需要注意的是，鍛造企業還要將采集到的數據進行備份，以防止數據丟失。

（四）進行數據分析和建模

在完成數據采集工作后，鍛造企業應使用數據分析技術來處理采集到的數據。鍛造企業需要先對這些數據進行預處理，包括數據清洗、特征提取、數據轉換等。隨后，鍛造企業應利用統計學算法來統計、識別、分析和評估采集到的設備運行數據，從而為后續的數據建模工作提供支持。

在建模過程中，鍛造企業應充分認識到，設備的工作狀態和性能受多種因素（如鍛件材料特性、模具磨損程度等）的影響。在完成建模后，鍛造企業可以使用歷史數據來訓練算法模型。

（五）進行故障預測和預警

通過將實時數據輸入預測模型中，鍛造企業可以進行故障預測和異常檢測，識別設備故障的模式和特征。當模型檢測到故障或異常時，系統將生成和發出預警信息，通知相關人員處理故障。需要注意的是，鍛造企業應基于預測結果的嚴重程度，在模型中設定預警級別。當預測結果的嚴重程度達到相應的預警級別時，系統便可進行預警。另外，鍛造企業還可以引入圖像識別和機器視覺技術，分析設備的工作狀態、鍛件表面的缺陷等，為設備的實時監測和故障診斷提供支持。

（六）優化維護計劃

根據預測模型的預測結果和預警信息，鍛造企業可以確定設備維護的優先級和時間表，制訂更有效的維護計劃。對于較大的故障，鍛造企業應立即安排維護人員進行檢查和維修，以避免設備故障對生產造成的嚴重影響。對于較小的故障，鍛造企業可以在不影響生產的情況下，根據生產計劃來維護和修理設備。同時，基于預警信息，鍛造企業可以調整和優化設備的維護策略，制訂更合理的維護計劃，同時更換更有效的維護方法和工具，以最大限度地延長設備的使用壽命，降低故障發生的概率。

（七）收集反饋數據并持續改進預測模型和算法

預測性維護是一個持續性的過程，在這一過程中，鍛造企業需要不斷更新和改進預測模型與算法，以保障預測結果的準確性。具體而言，鍛造企業需要建立合適的數據分析和反饋機制，及時收集維護記錄、故障數據、維護成本等信息，以評估預測性維護系統的性能及效果，并根據這些數據反饋，持續優化與改進預測模型和算法，從而不斷提升預測性維護系統的準確性與可靠性。

四、結語

現階段，我國大多數鍛造企業還不具備預測性維護條件，但這并不意味著鍛造企業要放棄預測性維護方式。相反，鍛造企業應立足當下，通過開展試點項目的方式來實施預測性維護策略。通過試點項目，鍛造企業可以積累經驗，逐步構建預測性維護體系的框架，建立數據采集與分析系統，優化預測模型和算法，提升維護團隊的技能水平。同時，這也能夠幫助鍛造企業認識并彌補預測性維護方式存在的不足，從而加速推動預測性維護在我國鍛造行業的推廣應用。

（作者單位：陜西宏遠航空鍛造有限責任公司）