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工业设备的预测性维护是保证性能与生产效率目标，优化运维管理的重要组成部分。在多种设备运维管理模型中，预测性维护通过对设备数据进行采集并结合相关的算法模型，对设备进行诊断，并实现提前预警故障的功能。顾名思义，预测性维护基于对可能干扰整个生产流程链正常运作的场景或可能故障的发生进行预测，可对所有工业部门带来价值。在食品饮料行业中，预测性维护的贡献同样得到了体现。
确保最终产品符合所需的质量标准是食品饮料行业的重要主旨之一。食品工业和生产设备的现代化与数字化提高了工厂的生产能力和效率，但是，过程的复杂性也意味着当设备发生故障时，所需的停机维修保养时间也随之增加，影响产品的生产效率，拖延了所需的交付时长。在整个生产过程中，工厂有必要定义和实施一个维护模型，该模型允许数据的收集和可视化，并对设备的健康度进行实时诊断，提前发现设备故障并提供合理的维护时间段，支持工厂维护人员选择最合适的时间进行设备维护。因此，预测性维护成为了答案。
WitExpert预测性维护管理系统，使用振动温度一体传感器与边缘计算网关，结合机理+数理的算法模型，更了解您的设备，是您设备的私人医生。与状态监测不一样，预测性维护更关注设备健康的发展趋势，通过对设备振动数据的分析，WitExpert预测性维护管理系统能帮助您提前对设备故障进行预警，同时定位设备故障原因，并提供专家维修建议，让每一个人都能成为设备运维专家。同时，用户可通过网页与手机平台，对设备进行实时监测，节省更多人力与时间成本。
过往众多的成功案例证明，预测性维护是食品行业经济上可行的策略，可降低维护成本并避免意外停机停产的问题。预测性维护对食品行业的主要贡献可以集中在两个部分：生产效率和运营绩效。 第一个涉及维护具有高 OEE(整体设备效率)指数的生产设备，其中验证了理想的操作条件。 运营绩效代表了具有一致质量标准的最终产品的展示，能够继续赢得消费者的信心。
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