【摘 要】
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监测、诊断和优化是当今技术系统运作中面临的主要挑战.对磨损状况有价值的信息、失效原因和优化潜力均包含在独立的机器部件,甚至整套机器和系统的过程数据中.记录和评估这些数据,然后对设备状况做出准确的判断和结论,这种情况下所使用的系统监测、故障原因分析及机器和系统优化的方法,可用于预测性维护.预测性维护是工业4.0的重要创新之一,记录关键运行参数成为确定最佳维修次数和运行状态的决策工具.文中详述了如何收集这些数据,以及哪些参数对维护具有重要的意义.
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监测、诊断和优化是当今技术系统运作中面临的主要挑战.对磨损状况有价值的信息、失效原因和优化潜力均包含在独立的机器部件,甚至整套机器和系统的过程数据中.记录和评估这些数据,然后对设备状况做出准确的判断和结论,这种情况下所使用的系统监测、故障原因分析及机器和系统优化的方法,可用于预测性维护.预测性维护是工业4.0的重要创新之一,记录关键运行参数成为确定最佳维修次数和运行状态的决策工具.文中详述了如何收集这些数据,以及哪些参数对维护具有重要的意义.
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