PHM 如何提高设备的维护效率？
固德科技报｜PHM 如何提高设备的维护效率？#PHM
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Posted On : 03 May 2021
为了促进产业升级转型，厂区自动化、智能化等，厂区有大量的自动化设备，年度维护预算也随着设备的採购逐年提高，您的厂区年度维护费用还在居高不下吗？
机械保养维护
为了促进产业升级转型，厂区自动化、智能化等，厂区有大量的自动化设备，年度维护预算也随着设备的採购逐年提高，您的厂区年度维护费用还在居高不下吗？
人吃五穀杂粮没有不生病，机器设备也是一样，世界上没有完美的机械设备，只要有运作必然会有磨损或故障的产生。医疗中有望、闻、问、切，同样的原理应用在工业设备则是指 PHM 技术。什麽是 PHM ? PHM 故障预测与健康管理，英文 Prognostic and Health Management 简称：PHM，藉由各式监测辅助设备研判健康状态，进一步预测设备故障週期或是使用寿命，使用者藉此安排保养时间，提高维护效率。 人生病的原因有很多种，相同地，机械也是。为了要能确认机械发生的故障原因，就必须利用PHM技术提早找到真正的病原并预防，也能达到机械保养维护的准确性。
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PHM 如何帮您的厂区助攻？
对于工业製造厂区来说，重要的设备常常一套就价值不菲，所以常常都是设备还能用就继续操，设备坏了才修理，即使设备没坏没异常也排休保养，有保养有保佑的概念。即使送回原厂保养，漫长维护时程，有时候则会因为叫料时程长，造成没有办法立即维修。
维护完送回厂内，厂区也没有能力确认回厂效应是否良好或有提升。这麽笼统没有效益的维护保养计画，该停止了！既然完善配置了该有的设备，也要记得为设备配置良好的 PHM 计画。
六个步骤说明 PHM
对于设备管理中，PHM 的主要目的在于提前预知将要发生的故障时间点及位置，预测设备系统的使用寿命、提高产线运行的稳定度、降低因为设备发生的事故并减少不必要的过度维护。
1.搜集设备数据：在设备加装感测器搜集设备数据，例如：振动值、电流、电压、温度等相关数据蒐集。
2.数据处理分析：感测器搜集的数据透过演算法及电脑处理过后，数据转化成滤波、频谱图等资料讯息。
3.设备检测监测：数据化资料依照预定的各类参数指标来制定门槛值规范等，藉此达到故障警报的功能。
4.设备状态评估：根据各式数据化资料记录累积成趋势图表、故障或异常诊断纪录等评估设备目前状态。
5.设备故障预测：综合数据信息，预测下次故障或发生异常的可能，并在故障之前採取正确的维修措施。
6.保养计画实行：将此六步骤为一週期循环进行实现设备的健康管理计画，更进一步延长设备使用寿命。
有效落实 PHM 技术超前部署
不管是预知保养、预知监诊、预测故障等，都是要帮助厂区实现工业 4.0，那该如何落实呢?由于互联网与机器学习AI技术的进步，对于监测设备提供了相当大的助益。
固德的 VMS-ML 在对于预测故障中，透过 AI 技术应用在判断测量设备，能够透过机器学习了解并深度学习每种规范，还可以经由人为进行标籤化判断，将设备传递蒐集来的数据，有效的进行故障预测依据，并且帮助产线有效拦截不良品的产出。
常见问题（FAQ）
什么是 PHM？
PHM 是 Prognostics and Health Management 的缩写，中文常称为故障预测与健康管理。透过感测器蒐集设备振动、电流、电压、温度等数据，再经由分析判断设备健康状态、预测可能发生的故障与剩余使用寿命。
PHM 和预知保养有什么关係？
PHM 透过设备数据蒐集、状态监测、健康评估与故障预测，提供预知保养所需的判断依据。企业可依设备实际健康状况安排维修，而不是只依固定週期进行保养。
为什么工厂需要导入 PHM？
随着工厂自动化设备增加，设备维护成本与意外停机风险也随之提高。导入 PHM 可以持续掌握设备健康状态，提前发现异常并安排维修，降低突发故障与不必要的过度保养。
PHM 如何提高设备维护效率？
PHM 将设备维护从故障后维修或固定週期保养，转变为依据设备实际数据与健康状态进行维护。透过异常趋势与故障预测，可以更精准安排维修时间、零件与人力，提高设备维护效率。
PHM 需要蒐集哪些设备数据？
PHM 可依设备特性蒐集不同物理数据，常见包含振动、电流、电压与温度等。这些数据经过长时间累积与分析后，可用于建立设备正常基准、异常门槛与健康趋势。
PHM 的设备健康管理流程有哪些步骤？
PHM 可分为六个主要步骤，包括设备数据蒐集、数据处理分析、设备检测监测、设备状态评估、设备故障预测及保养计画实行，形成持续循环的设备健康管理流程。
PHM 如何预测设备故障？
PHM 透过感测器持续蒐集设备运转数据，再利用讯号处理、趋势分析、门槛判断或机器学习等方式辨识设备状态变化，评估可能发生的故障与异常，让维修人员提前採取措施。
PHM 可以减少过度保养吗？
可以。传统定期保养通常依照固定时间更换零件或停机检查，即使设备仍处于良好状态也可能进行维护。PHM 则依设备实际健康状态安排保养，有助于减少不必要的停机与零件更换。
AI 与机器学习如何应用在 PHM？
AI 与机器学习可从长时间累积的设备数据中学习正常运转特徵，并比较后续数据是否产生偏离。透过特徵分析与趋势变化，可协助辨识异常并建立设备故障预测依据。