据估计，工业制造商每年因计划外停机而产生的成本高达500亿美元，维护成本占总生产成本的15%至40%。这些统计数据清楚地说明了为什么预测性维护是工业4.0时代讨论最多的话题。通过有针对性的方法提前预测和预防严重故障的能力有望大大提高设备的正常运行时间，同时降低维护成本。连续状态监测在预测性维护实践中起着重要作用，关键监测参数是振动。设备振动揭示了对多个组件问题的重要见解，这些问题可能会降低过程质量并最终导致生产停机。在深入了解振动监测的基础知识之前，让我们快速了解一下预测性维护对现代工业的价值。工业4.0中的预防性维护由于计划外停机的成本远高于计划内停机，预防性维护几十年来一直是行业标准。然而，出于谨慎而进行的冗余维护活动也不是最佳方法。根据一项研究，多达一半的预防性维护成本被浪费，这直接影响到企业的底线。更不用说，只有20%的机器故障与使用寿命有关，而其他80%都是意外事件。因此，基于例行性的维护计划不一定能保证及时发现和解决问题。预测性维护通过持续监控和分析机器健康状况来主动诊断和预测故障，从而克服了这些缺点。作为工业4.0革命的核心支柱，预测性维护利用下一代物联网技术收集机器内所有事件的数据。将丰富的实时和历史资产数据与机器学习和预测分析相结合，可以有效地研究和识别不同的故障类型及其根本原因和先兆。在出现危险的第一个迹象时，可以安排检查和维修以避免灾难性停机。与预防性维护相比，预测性维护利用大量关于实际资产性能的数据，而不是推测性的定期计划。这消除了大修和由此产生的停机时间，同时仍确保无缝和可靠的设备运行以实现最佳生产。据德勤称，预测性维护可以将生产率平均提高25%，将故障减少70%，并将维护成本降低25%。适当的维护也有助于延长资产的使用寿命。用于预测性维护的振动监测振动即使不是各种行业中使用的旋转设备即将发生故障的第一个指标，也是其中之一。振动强度的不必要增加会对部件产生有害的力，危及设备的使用寿命和质量。如果不及时干预，设备故障和过程停工是不可避免的。配备加速度计等传感器的机器可以让制造商掌握振动模式的任何变化。连续监测是有益的，因为振动问题通常不会升级并导致设备损坏。通过在早期密切监视和检测趋势，技术人员将有足够的时间在故障发生之前做出响应。无线振动监测虽然振动传感??器在工业环境中并不新鲜，但较旧的传感器类型通常是有线的，这使得部署既麻烦又昂贵。因此，它们的适用性通常仅限于高价值的关键资产。另一种收集振动数据的方法是让技术人员使用便携式设备进行定期测量。不用说，这既费时又费力，而且无法提供对机器健康状况的无缝、持续洞察。这是在检查之间的时间间隔内，并且有可能出现问题并且在发现损坏之前无人看管。使传感器具有无线连接有望满足大规模远程振动监测的预测性维护需求。在大多数情况下，传感器需要每分钟或几分钟发送一次振动数据，因此无线通信提供了一种可行且比有线通信更具成本效益的选择。利用低功耗广域网(LPWAN)等超低功耗技术，传感器网络可以使用独立电池自行供电并运行多年，从而大大简化安装和维护。更重要的是，远程和sub-GHz无线链路可确保在广阔的金属工业环境中从分布式传感器可靠地传输数据，同时避免来自拥挤的2.4GHz频段的干扰。它还支持星形拓扑部署，这比网状网络更易于设置和管理。随着工业4.0的不断发展，预测性维护策略使制造商能够在优化资产正常运行时间和效率方面取得长足进步。在这种情况下，无线振动监测使技术人员能够以前所未有的规模获取有关机器性能的关键且可操作的数据，从而使预测性维护成为现实。
