我们之前讨论了预防性维护，以及它相对于其他类型维护的优缺点。但这并不是故事的结局，预防性维护本身有不同的方法，所有这些方法都用于保持您的设备正常运行并识别潜在问题。根据设备的复杂性和价值以及合规性要求的可能性，您可以使用多种方法。以下是目前在商业设施中使用的五种常见预防性维护类型，以及一些示例。1.基于时间的维护(TBM)当您每六个月更换一次空气过滤器时，您将需要进行基于时间的维护。基于时间的维护活动可能涉及从检查和清洁到维修和零件更换的任何事情。TBM的频率通常根据设备供应商的建议和/或机器过去的性能预先确定。TBM作为维护策略有一些优点和缺点。与其他一些维护策略相比，它使用的人力更少，但即使您遵循既定的时间表，在某些情况下，您也可能会在实际需要执行之前更改或维护某些内容。例如，制造商可能建议每三个月更换一次风扇过滤器，但如果过滤器位于建筑物不常使用的区域，则无需更换即可使用更长时间。另一种维护策略，基于状态的监测（如下所述）有助于防止过度维护，通常被认为比TBM更有价值和更经济。2.故障查找维护故障查找维护是为了确保某些东西（通常是某种保护装置）仍在正常工作。保护装置旨在引起对问题的注意，关闭过程以防止进一步的问题，并防止事故发生。偶尔激活警报将被视为故障查找维护。其他类型的预防性维护涉及定期更换或更换零件，或注意到可能即将发生故障的明显情况，而故障查找维护是针对隐藏故障，只能通过实际检查组件是否仍在运行才能发现。据估计，工业环境中高达40%的故障属于隐性故障，其中80%需要根除。这种预防性维护的一个例子：柴油发电机可能有一个保护装置，当冷却水温度升高时应该关闭发电机。如果不模拟适当的条件并检查设备是否给出正确的响应，就无法发现设备的功能。不幸的是，故障查找维护通常不是维护专业人员的优先事项，但它对于维护安全环境至关重要，有时可以防止因多次故障而导致的重大灾难。3.基于风险的维护基于风险的维护是一种旨在通过评估与设备相关的风险级别然后相应地确定维护活动的优先级来减少机械故障的策略。基于风险的维护背后的理论本质上是帕累托定律，当应用于维护时，该定律指出80%的故障仅由20%的设备引起。因此，关注这些领域是有意义的。根据您的评估结果，您可以更好地决定检查什么以及何时检查。很多时候，设施经理不自觉地将其用作日常工作的一部分，但是当使用一种方法来帮助决策时，它通常可以更有效地交付结果。如果操作得当，基于风险的维护可以优化资产性能和财务资源。4.基于状态的监测（CBM）基于状态的监测涉及监测一件设备或机器的运行状态以确定需要执行何种类型的维护以及何时执行。性能下降或即将发生故障的迹象表明需要进行维护以将机器恢复到之前的性能和可靠性水平。这种方法旨在通过在问题出现之前解决问题来避免故障，这意味着它是一种预测性维护（下面的第5项）。CBM是一种比基于时间的更有效的预防性维护策略，因为它是一种主动措施，旨在清楚地识别机器性能的变化并防止出现问题。可通过监测哪些元素来诊断问题的示例包括：视觉：这是最基本的状态监测形式，可能会揭示裂纹或腐蚀等问题。振动：压缩机、泵、电机和其他类型设备的振动变化有助于识别性能问题。磨损碎片（摩擦学）：相互作用的机器表面的磨损和断裂分析可以作为设备故障的早期预警。温度（热成像）：腐蚀的电气连接、故障的机械和损坏的机器零件都会改变运行设备的温度变化。声音：机器正常运行的声音通常相当稳定，噪音特征的变化可能表明机器状况发生了变化。5、预见性维护预见性维护是指在设备可能发生故障时准确定位，并在故障发生前进行处理。预测性维护的目的不仅仅是减少停机时间，而是最大限度地延长正常运行时间。这是对传统预防性维护方法的改进，因为它有助于及时防止故障。（来源：iothome）这与状态监测非常相似，因为两种策略都有相同的目标。不同之处在于，状态监测根据监测结果确定即时任务，而预测性维护可帮助您根据有关整体设备健康状况和预期性能（通过数据收集和分析获得）的知识来计划维护任务。IoT支持预测分析。安装在机器和设备上的传感器监控和收集范围广泛的操作数据，从振动、视觉和声音到温度和功耗。在机器学习算法的帮助下，可以挖掘这些数据并识别模式。最终，这些数据可用于提供对异常性能的宝贵见解，这可能表明即将发生故障的可能性。作为预防性维护的示例，请考虑商用制冷装置。一家在全国拥有众多商用制冷设备的制造商需要一种可靠的方法来防止它们发生故障，因为与故障相关的成本高得令人望而却步，包括紧急维修和产品损坏的成本。作为预测性维护策略的一部分，制造商可以为每个制冷装置配备各种物联网传感器。传感器将测量：冰箱温度湿度水平进出压缩机的冷却剂温度进出蒸发器的冷却剂温度压缩机的振动压缩机启动和停止的次数压缩机运行了多长时间压缩机使用了多少功率所有这些数据可用于存储和分析的物联网平台。通过预测分析，可以了解制冷装置的最佳性能，如果数据异常，则可以确定装置是否以及何时可能发生故障，然后可以在发生之前解决问题。结合您的关键资产，物联网传感器可以为您的日常运营提供前所未有的洞察力。预测性维护可以显着减少停机时间，通过延长设备寿命减少财务费用，并提高运营的整体安全性。
