预测性维护提高工厂稳定性
【数字化转型】工厂实施预测性维护的方法和步骤——重新设计维护流程
【数字化转型】工厂实施预测性维护的方法和步骤——重新设计维护流程重新审视和设计维护流程，为成功地从手动维护过渡到工业物联网支持的预测性维护奠定基础。
随着工业物联网(IIoT) 技术的发展，企业可能会倾向于进行评估，以确认哪些设备是必须的，哪些是无关紧要的。
尽管有些人可能会选择此方法来实施相互连接的、可靠的设备和工具，但从长远来看，效果不甚理想。
企业不要急于规划使用工业物联网来进行维护，而应该在采用新技术和工作流程之前，花时间调整其流程和人员配置。
在维护自动化实施方面，无论是刚起步还是处于停滞不前，审计都有助于企业确定前进的方向。
找出维护部门内部存在的问题和不能发挥作用的原因，自动化以前需要人工完成的工作，并成功部署预测性维护设备，可使企业的生产率得到提高。
在开始维护自动化和数字化之前，维护主管应进行一系列重要的内部研究。
第一个是资产重要性列表，它根据设备对企业盈亏线的重要性来创建设备的层次结构。
资产重要性列表将帮助团队确定维修的优先级并减少停机时间。
它为最佳的生产维护策略提供指导。
评估完成后，企业可以根据需要花费的时间或所需工具的类型来确定如何分配资源。
潜在故障（potential-failure，简称P-F）曲线，展示了资产生命周期、成本以及用于预防故障的各种技术/ 维护实践之间的关系。
生产流程的设计方式，设备的安装方式以及如何根据制造商的规范进行操作，决定了性能随时间的变化趋势。
如果设计和安装不精确，资产将永远无法正常工作。
在潜在故障曲线中，设计和安装部分位于P-F 间隙之前，是资产寿命的关键。
P-F 曲线的真实意图是确定在哪些位置需要应用可靠性工具、策略和维护流程，以对资产的可靠性产生最大的影响。
P-F曲线能够反映资产生命周期，从安装前的设计工作开始。
P-F曲线的目标是帮助团队将资产长期保持在最佳的工作状态。
本文图片来源：F l u k e定义故障第二步是定义“故障”对企业意味着什么。
P-F曲线可用于确定最佳的测试方式，以便随时间扩展性能并延长生命周期。
如何应用数据分析和人工智能技术实现预测性维护,提高设备运行效率？
如何应用数据分析和人工智能技术实现预测性维护，提高设备运行效率？随着人工智能和数据分析技术的不断发展，预测性维护已经成为现代工业的一项重要策略。
预测性维护是指通过实时监测设备状态和分析数据，预测设备故障和维修需求，并对其进行维护，从而最大程度地减少停机时间和生产损失，提高设备的可用性和效率。
本文将介绍如何应用数据分析和人工智能技术实现预测性维护，以及如何提高设备的运行效率。
一、数据收集和分析预测性维护的核心是数据分析，因此必须先进行数据收集和分析。
设备故障的原因有很多，常见的有振动、温度、压力、电流等物理量的变化。
因此，可以通过安装传感器采集设备的运行数据，例如振动、温度、压力、电流等参数。
将数据传送到计算机或数据中心，进行存储和分析。
在数据分析之前，必须先对数据进行清洗和预处理。
这是因为实际收集到的数据可能存在缺失值、异常值、噪声等问题。
因此，在数据分析之前，必须对数据进行清洗和预处理。
清洗数据可以去除数据中的异常值和噪声，预处理数据可以对数据进行平滑、插值和降噪等操作。
二、建立故障预测模型在数据收集和分析之后，需要建立故障预测模型。
根据设备故障的特点，可以选择相应的故障预测模型进行预测性维护。
下面介绍一些常见的故障预测模型。
1.基于统计模型的故障预测统计模型是利用历史数据来预测未来故障的一种方法。
常用的统计模型有时间序列模型、ARIMA模型等。
时间序列模型是根据时间序列数据的变化规律来预测未来的发展趋势。
ARIMA模型是一种常用的时间序列模型，它可以分析时间序列数据中的趋势和周期性变化，从而对未来的故障进行预测。
2.基于机器学习的故障预测机器学习是一种基于数据的自动化方法，它可以从大量的数据中学习特征，并进行预测。
机器学习可以应用于全局数据分析，例如，可以基于常见的信号处理技术（例如，自动编码器）在连续振动信号中提取特征，接着使用分类器（例如，支持向量机）以及多类分类器（例如，随机森林）以进行故障的分类。
智能制造中的设备状态监测与预测维护
智能制造中的设备状态监测与预测维护摘要：本论文研究了在智能制造环境中，如何有效地进行设备状态监测与预测维护。
智能制造旨在提高生产效率和设备可靠性，因此设备状态的实时监测和预测维护变得至关重要。
本研究聚焦于开发先进的传感技术和数据分析方法，以实时收集设备状态数据，并通过机器学习和数据挖掘技术进行预测性维护。
研究结果表明，有效的设备状态监测与预测维护可以显著减少生产停机时间，提高设备利用率，降低维护成本，从而在智能制造中取得重要的竞争优势。
关键词：智能制造、设备状态监测、预测维护、传感技术、机器学习引言：随着智能制造的迅猛发展，设备状态监测与预测维护成为了关键的焦点。
在现代工业中，设备的可靠性和生产效率至关重要。
本论文聚焦于如何在智能制造环境中利用先进的技术，实现设备状态的实时监测和预测性维护。
这项研究具有重要的实际意义，因为它有助于降低维护成本、减少生产停机时间、提高设备利用率，进而增强了企业的竞争力。
在本文中，我们将深入探讨智能制造中的设备状态监测与预测维护的关键问题，为读者带来有益的见解和启发。
一、智能制造背景下的设备状态监测技术智能制造背景下的设备状态监测技术在现代制造业中扮演着至关重要的角色。
随着科技的不断进步，制造业正朝着更加智能和高效的方向发展，设备状态监测技术成为了实现这一目标的关键因素之一。
1、智能制造环境中的设备状态监测技术采用了先进的传感器技术，以实时监测设备的运行状态。
这些传感器可以测量温度、压力、振动、电流等多种参数，将数据传输到监测系统中。
这种实时数据采集能力使制造企业能够实时了解设备的性能和健康状况。
例如，当传感器检测到异常振动时，可能表明设备存在故障或需要维护，从而可以提前采取措施，避免生产中断。
2、设备状态监测技术还涵盖了数据分析和处理方面的创新。
传感器生成的数据被传送到数据分析系统，其中包括了机器学习和数据挖掘技术，用于实时分析和预测设备状态。
通过这些高级技术，监测系统可以识别出潜在的问题并进行预测性维护。
设备维保的预防性维护和检修工作
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02
定期检查包括外观检查、性能测 试和运行状况监测等，以确保设 备各项功能正常。
预防性维修计划
制定预防性维修计划可以确保设备得 到及时的维护和保养，延长设备的使 用寿命。
预防性维修计划应包括维修周期、维 修项目和维修方法等内容，并根据设 备的实际情况进行调整和优化。
设备状态监测
设备状态监测是通过各种传感器和检测手段对设备运行状态进行实时监测，及时 发现异常情况并进行处理。
降低维修成本
减少突发维修
通过预防性维护和及时维修，减少设 备突发故障的概率，从而降低因突发 故障导致的维修成本。
优化维修流程
对维修流程进行优化，合理安排维修 计划和资源，提高维修效率，降低维 修成本。
CHAPTER 02
预防性维护
定期检查
01
定期检查是预防性维护的重要环 节，通过定期检查可以及时发现 设备的潜在问题，避免设备在运 行过程中出现故障。
建立应急响应机制
针对突发故障，建立快速响应机制，确保设备尽快恢复正常运行 。
CHAPTER 05
实际案例分享
成功案例一：某工厂的设备维保策略
总结词
全面性、科学性
详细描述
该工厂采用了全面的设备维保策略，不仅对设备进行定期检修，还通过科学的方法预测设备可能出现的问题，提 前进行维护，有效降低了设备故障率，提高了生产效率。
及时维修
一旦发现设备存在异常或故障， 及时进行检修，避免设备带病工 作，造成更大的损失。
延长设备使用寿命
科学使用
遵循设备使用说明书，科学合理地使 用设备，避免超负荷运转和不当操作 ，从而延长设备的使用寿命。
机器学习优化制造业生产效率案例预测
机器学习优化制造业生产效率案例预测随着工业4.0时代的到来，制造业正经历一场深刻的数字化转型，而机器学习作为这场变革的核心驱动力之一，正在优化生产流程、提升生产效率方面发挥着不可估量的作用。
以下六个方面将阐述机器学习如何助力制造业提升生产效率，并通过具体案例预测其未来应用趋势。
一、预测性维护：减少停机时间，提升设备效率预测性维护是机器学习在制造业中最直接的应用之一。
通过分析历史数据和实时监控设备状态，机器学习模型能够预测设备故障的发生，使制造商能够在故障实际发生前采取预防措施。
例如，通用电气(GE)利用其Predix平台上的机器学习算法，成功预测了风力发电机的故障，将维护计划从定期维护转变为按需维护，显著降低了维护成本并延长了设备使用寿命。
二、质量控制优化：提高产品一致性，减少废品率机器学习算法能够处理和分析大量生产数据，识别出影响产品质量的关键因素，从而在生产过程中实施即时调整，保证产品质量。
特斯拉在其汽车生产线上运用机器视觉技术，通过深度学习模型检测车身喷漆、焊接等环节的微小瑕疵，实现了对生产过程的精细控制，大幅降低了不良品率。
三、生产调度与资源分配：动态优化生产计划，提升整体面对复杂多变的生产需求，机器学习能够根据订单量、物料库存、设备状态等多种因素，自动优化生产调度和资源分配，实现生产流程的最优化。
宝马公司通过集成机器学习算法的智能生产系统，实现了对生产线的灵活调度，不仅提高了生产效率，还缩短了交付周期，增强了市场竞争力。
四、能源管理：智能监控能耗，实现节能减排机器学习能够通过分析生产过程中的能源消耗模式，识别能源浪费的环节，并提出改进策略，帮助工厂实现能源的高效利用。
西门子在其智能工厂中应用了机器学习算法，对各生产环节的能源消耗进行实时监测和分析，通过精准调控减少了不必要的能源消耗，降低了运营成本，同时响应了全球的节能减排号召。
五、供应链优化：提升物流效率，降低库存成本在供应链管理中，机器学习通过对历史销售数据、市场趋势等信息的学习，可以预测需求波动，指导库存管理和物流调度，避免过度库存或缺货情况。
提高工厂生产线稳定性的七个策略
提高工厂生产线稳定性的七个策略工厂生产线的稳定性对于提高生产效率和产品质量至关重要。
稳定的生产线可以减少生产成本、提高生产速度，并降低因生产线问题引起的停机时间。
本文将介绍提高工厂生产线稳定性的七个策略。
1. 强化员工培训和技能提升工厂生产线的稳定性在很大程度上取决于员工的技术水平和操作技能。
持续的员工培训和技能提升是确保生产线稳定性的关键。
通过为员工提供全面的培训和学习机会，使他们获得更高水平的专业知识和技术能力，能够更好地应对生产线问题，及时解决故障，并不断提升工作效率。
2. 定期维护和检修设备设备是生产线稳定运行的基础，因此定期的维护和检修是确保工厂生产线稳定性的重要措施。
维护人员应按照设备制造商提供的维护手册进行操作，定期检查设备的正常工作状况，及时更换磨损和老化的零部件，并进行润滑和清洁。
这样可以减少设备故障的发生，提高设备的稳定性和可靠性。
3. 实施预防性维护策略预防性维护是在设备故障之前采取的一系列措施，以预防潜在的故障和问题，并保持生产线的稳定运行。
通过建立定期的巡检和维护计划，及时发现并修复设备问题，避免故障的扩大和间断性停机的发生。
此外，建立设备故障统计和分析制度，可以更好地了解设备的故障模式和频率，为预防性维护提供数据支持。
4. 优化物料供应链管理物料供应链的稳定对于工厂生产线的稳定性至关重要。
采取一系列措施来优化物料供应链管理，可以降低物料供应的不确定性，提高物料配送的准确性和及时性。
例如，与供应商建立长期稳定的合作关系，确保及时供应，并提前规划和采购关键物料，以防止因物料短缺而导致的生产中断。
5. 引入自动化技术自动化技术的引入可以有效地降低人为因素对生产线稳定性的影响。
通过引入自动化设备和系统，可以减少人为错误和操作失误，提高生产线的生产效率和品质一致性。
自动化设备还能够连续运行，减少停机时间和设备损耗，提高生产线的稳定性和可靠性。
6. 建立良好的沟通和协作机制良好的内部沟通和团队协作对于提高生产线稳定性至关重要。
设备预测性维护
设备预测性维护
设备预测性维护（PredictiveMaintenance）是一种监测工厂设备及设施状况的新技术，可以帮助企业提前预测并消除发生故障的可能性。
这一技术有助于为设备提供关键支撑，使企业更快地恢复在生产过程中受到的损失。
设备预测性维护是一种维修技术，它利用科技设备的实时数据来预测设备的性能，可以及时检测出维护问题，确保设备的可靠性和安全性。
它可以根据实时数据分析，自动发现设备问题，从而实现智能化维护。
通过自动化监测，甚至在发生故障前就可以预测潜在问题，从而帮助企业节省维护成本，减少设备故障的率。
运用设备预测性维护的技术，主要有以下几个方面的收益：
首先，设备预测性维护能够有效提高设备的可靠性。
通过实时监控，可以及时发现设备的状况，从而提前发现可能发生的故障。
这将大大提高企业的设备性能，使设备更加可靠。
其次，设备预测性维护还能够提高设备维护的效率。
它可以检测到设备的故障状况，自动把故障归类，从而提高维修效率，有效地减少工作量。
最后，设备预测性维护还可以帮助企业节约维修成本。
相比于传统的故障排查方法，设备预测性维护可以在发生故障前就发现潜在问题，及时调整设备维修计划，使企业获得更多节约。
设备预测性维护是工业化维护技术发展的重要方向，它可以有效提高设备的可靠性，改善维护效率，减少维护成本，为企业提供更多
节约。
同样，设备预测性维护也在不断发展，将会带来更多的科技进步，使企业更方便更省钱的维护设备。
智能制造中的预测性维护技术研究
智能制造中的预测性维护技术研究随着科技的不断进步和智能制造的快速发展，预测性维护技术已成为智能制造的重要组成部分。
预测性维护技术可以通过对各项设备的数据进行分析，提前预测设备的故障和损坏，从而在设备出现故障之前进行修复，提高生产效率和设备稳定性。
本文将介绍智能制造中的预测性维护技术研究，并探讨其未来的发展方向。
一、预测性维护技术的概念和意义预测性维护技术是一种基于机器学习和人工智能的技术，可以通过对设备运行数据进行实时分析，预测设备的故障和损坏风险，从而提高设备的可靠性和生产效率。
相对于传统的维护方式，预测性维护技术能够提前发现设备故障和损坏，避免了突发性停机和维修，提高了设备的利用率和生产效率。
二、预测性维护技术的关键技术预测性维护技术主要依赖于机器学习和人工智能的技术，其关键技术包括数据采集和处理、模型建立和验证、异常检测和安全监测等方面。
1、数据采集和处理数据采集和处理是预测性维护技术的基础，数据质量和数据量对预测的准确性和可靠性起着至关重要的作用。
因此，对各项设备的数据采集和处理过程需要进行优化和改进，例如：改善传感器的精度和响应速度，增加数据采集频率和数据质量等。
2、模型建立和验证模型建立和验证是预测性维护技术的核心，包括模型的特征提取、特征选择、模型构建和优化等方面。
常见的模型包括支持向量机、神经网络、隐马尔可夫模型、随机森林等。
对模型进行验证和优化，可以提高预测的准确性和可靠性，从而实现对设备的预警和维护管理。
3、异常检测和安全监测异常检测和安全监测是预测性维护技术的重要环节，能够在设备出现异常和安全威胁时实时进行检测和警报，并采取相应的措施保障设备的安全和稳定运行。
对异常检测和安全监测的技术进行优化和改进，可以提高设备的可靠性和生产效率，降低生产成本和风险。
三、预测性维护技术的应用现状预测性维护技术在制造业、冶金、石化、电力等领域得到广泛应用，成效显著。
例如，通用电气公司通过引入预测性维护技术，实现了工厂设备可靠性的提升和生产成本的降低；阿尔科公司通过预测性维护技术，将冶炼设备的停机时间降至最低，提高了设备的可靠性和生产效率。
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阀门初生值 (Valve Signature)
出厂测试— 获取阀门初生值
通过与阀门初生值叠加比较 分析阀门当前的性能
阀门性能的诊断
• 在线诊断程序可以诊断各 种问题：
➢ 仪表压缩空气的质量、泄漏和 供气压力不足
➢ 摩擦力、死区超出校正范围
➢ 执行机构膜片问题
➢ 阀杆填料问题
➢ 阀座环问题，等等
阀门性能测试报告
将信息集成到ERP 系统，还可以实现 业务的自动化
企业ERP
故障信息 维修指导信息
过程 操作
设备 维护
变送器如何做到早检测早预报？
4-20mA变送器没有在线性能
监测，发生故障时可能影响生
产。
堵塞
Ff变送器有各种自诊断功能， 可以实现早检测早预报。
Ff变送器的高级诊断还可以检 测到工艺的异常。
➢ 设备诊断
✓ 报警监视 ✓ 工作状态显示
➢ 设备组态
✓ 组态变更、对比 ✓ 参数设定
➢ 设备校验
✓ 校验帮助, 校验历史
➢ 设备台账（文档）
✓ 所有变更记录, 工程图纸、笔记
➢ 附加应用软件(SNAP-ON)
ERP系统
生产 操作
可靠性 维护
减少停车时间
工厂最大的挑战是减少停车时间，包括：
– 非计划停车
Compressors Drives
Electricals Furnaces / Boilers
Piping Paints/Coatings Mixers/Agitators
Insulation Materials Handling
Tools Other
传统的日常维护工作
以前
每天做重复的巡检 工作
要在系统上打印出设备维护报告，上面会清楚记录每台设备
的维护和校验时间，以及前后的对比信息，文这档足工以作说是明自生动产 是符合规范的…他们对此非常满意。” 和实时完成的。
预测智能可以更符合安全、健康、环保的要求
减少非计划停车
– 早检测早预报
减少或避免有害物质的排放
– 过程有波动时及时预报
减少有害环境对员工的侵害
可靠性部门
Source: OREDA Failure Data
Compressors
压缩机
Turbines
汽机
Pumps
泵
Power Gen
发电机
Safety System
安全系统
Heat Exchangers
热交换器
Valves
阀门
Transmitters & Sensors
变送器
0
最可靠!
2000 1000
DCS
水
生产装置的过程波动
生产装置的波动无处不在。有些波动不明显，操作人员很 难发觉，也常常把这些波动视为正常。
小的波动可能随时间推移而不断累积，向后传递，影响生 产的稳定性。
由于波动，设定值往往 低于设计目标， 生产达不到设计能力， 或产品质量达不到要求。
控制回路不稳定的根源
现场普遍存在的问题
更加了解工厂的运行状况 减少装置停车时间 装置运行更加稳定 更加符合安全、健康和环保的要求 减少维护和运营成本
4-20mA信号的局限
每台现场设备只有一个测量或控 制信息，对工艺和设备运行状况 无法完全掌握。
没有信号的有效性验证机制。任 何信号只要在4-20mA范围内， 均被认为是好值。
x 100
x 10
x1
“注意! 温度变送器 性能正在下降!”
锅炉跳车
火灾、爆炸、污染物排放 – 大事故
工厂停车
温度变送器故障
时间
怎样 预防 非计划停车的发生?
引压管堵塞是常见现象，采用模拟仪表没法预 测，一次停车损失高达$7百万美金。
更换成智能仪表后，可以提早半小时预警引压 管堵塞，有效避免停车。
DV_LO_ALM
“明天12:45, 这台阀门将出现故障”
智能设备都具有丰富的自诊断信息
压力变送器
➢ 导压管堵塞功能诊断 ➢ 压力传感器失效 ➢ 温度传感器失效 ➢ 传感器模块内存故障 ➢ 环境温度超限 ➢ 压力超限
流量计
➢ 空管 ➢ 电极故障 ➢ 线圈故障 ➢ 反向流 ➢ 流速过高 ➢ 温度过高 ➢ 过程噪音过大
6/12
对待故障: 早检测早预报
传统维护方式：
– 86% 是定期维护
• 大部分是不必要的，或 • 被动的维护 (亡羊补牢式的)
预测性维护：早检测早预报
– 减少不必要的维护工作量及成本 – 在问题变为灾难前得到解决 – 减少计划停产的频率 – 避免非计划停车
阀门如何做到早检测早预报？
目前的普遍做法
预测性维护提高工厂稳定性
艾默生过程控制有限公司 林永春 市场总监 电话：010-5821.1122 Email:
引言
智能仪表和阀门有丰富的自诊断信息。 这些诊断信息能给用户带来什么好处？
用户如何使用这些诊断信息？ 有没有实际的使用案例？
智能诊断信息给用户带来的好处
温度变送器
➢ 传感器故障 ➢ 冷端故障 ➢ 传感器漂移 ➢ 传感器热备启动 ➢ 标定错误 ➢ 环境温度超限
pH计
➢ ➢ ➢ ➢ ➢ ➢ ➢
热电阻配线故障 热电阻开路 玻璃电极故障 参考电极故障 PH超限 毫伏或者热电阻超限 参考电极报警
阀门的诊断信息更加丰富
阀门信号特性曲线 动态误差带特征曲线 驱动信号特性曲线 步进相应曲线 性能特征曲线 摩擦力与死区趋势 供气压力低 供气压力高 执行机构仪表风管线堵塞 执行机构连锁激活
x 10000 x 1000
事故成本
x 100 x 10 x1
锅炉跳车 温度变送器故障
火灾、爆炸、 污染物排放 – 大事故
工厂停车
时间
怎样 预防 非计划停车的发生?
设备的故障如果能提早送给操作员、维护人员，他 们就可以主动采取措施，排除故障，避免故障进一 步恶化。
x 10000 x 1000
事故 成本
HI_HI_PRI, HI_HI_LIM, HI_PRI, HI_LIM, LO_PRI, LO_LIM, LO_LO_PRI, LO_LO_LIM, HI_HI_ALM, HI_ALM, LO_ALM, LO_LO_ALM
ST_REV, TAG_DESC, STRATEGY, ALERT_KEY, MODE_BLK, BLOCK_ERR, PV, SP, OUT, PV_SCALE, OUT_SCALE, GRANT_DENY, CONTROL_OPTS,
• 由设备故障或过程波动引起的意外停车
– 计划停车
• 要防止停车的时间过长或频繁停车
理论运行极限 运行目标
平衡线
工厂财务状况
计划停车
固定成本 (工厂处于 闲置状态)
非计划停车
典型工厂
时间
怎样 预防 非计划停车的发生?
任何一次非计划停车都是由于小故障逐步积累而成 的。
小故障不及早排除，就会酿成大事故、大损失。
– 大多数阀门没有在线性能监控功能
• 如果阀门发生故障，带病运行，会降低生产量 • 没有在线性能监控，对阀门的维护和改造是盲目的
– 对于SIS系统的阀门，行程测试只在停车时进行
• 需要更长的停车时间 • 备件储备缺少计划性
影响阀门机械性能的几个因素
• 准确的弹簧预紧力 • 正确的行程 • 填料摩擦力 • 阀座状况 • 阀座关闭力
控制算法和其它控制软件不区别 数据状态。
潜在的问题难以检测，或不可能 被检测到。除非操作员发现过程 波动后，采取故障排除法，被动 地排查设备问题。
哑巴工厂
数字化通讯技术使工厂实现智能化
智能设备提供很多信息：
➢ 设备本身的自诊断信息 ➢ 设备主动汇报健康状态 ➢ 预测设备的寿命 ➢ 多变量的测量值等
STATUS_OPTS, IN, PV_FTIME, BYPASS, CAS_IN, SP_RATE_DN, SP_RATE_UP, SP_HI_LIM, SP_LO_LIM
LO_LIM, LO_LO_PRI, LO_LO_LIM, DV_HI_PRI, DV_HI_LIM, DV_LO_PRI, DV_LO_LIM, HI_HI_ALM, HI_ALM, LO_ALM, LO_LO_ALM, DV_HI_ALM.
流通量, TPM 统计过程监视
60.00
50.00 模拟表没有报警
40.00 30.00
23:30 23:30
智能表“引压管堵塞”报
20.00 警
23:00
10.00
0.00 5/29
5/31
6/2
6/4
6/6
6/8
6/10
在埃克森美孚炼油厂收集的两周的数据
10.00 9.00 8.00 7.00 6.00 5.00 4.00 3.00 2.00 1.00 0.00
– 比如差压变送器可以检测到引压 管堵塞的情况。
分析仪表的主要极限 提示标定
日常标定周期
氧化锆氧量分析仪
– 内置的 “锆池阻抗 ” 诊断功能 – 在镐池故障前提醒用户标定 – 建议对镐池维护或更换
时间
pH计玻璃电极破裂会引起阻抗的 突然下降，报警并发给操作员或 维护人员。
公众对污染意识的提高，进一步 加大企业应负的环保责任。
工厂需要花费很大的精力准备报 告和文档。
工具不对!
智能设备管理软件具有自动电子文档的功能
以前
现在
填表“当、上资级料有查关找部等门工例行作检都查是，需要我们提交报告，以证明对 设手备工的操定作期，的费维时护费和校力验。他们对此印象非常深刻A，udit T我rail 们只
不需要到现场去查询
阻抗 （M）100