通过基于状态的维护（CBM）降低维护成本

维护策略

机器维护对工厂来说是一笔不小的开支，但只要策略得当，就能收回投资，降低成本。确保流程不会因缺陷而意外停止，使工厂能够以最佳状态运行，避免不必要的开支。此外，不会不必要地更换功能良好的部件，否则这些部件可能会持续运行数月之久。

在工业领域，机器维护通常有四种不同的维护策略。根据不同的因素，可以确定适合相关工艺的策略：

在被动式维护中，只有当机器部件真正损坏时才会进行更换。只有在必要时才会停止流程，但这往往会给工程师造成时间压力，导致潜在的错误或不安全情况。此外，整批产品可能需要丢弃。虽然这种策略可能并不理想，但在某些情况下，例如工厂在某一天生产，而在另一天进行加工时，这种策略还是可行的。

定期维护包括在固定的时间间隔内进行维护，如每周、每月或每年。另一个指标可以是有效运行小时数。

在预防性维护中，要主动更换部件，以防止停产或缺陷。然而，这种策略并不能百分之百地保证在生产过程中不会出现问题。它的成本也很高，但在全面生产过程中发生故障会导致更高的成本时可以采用。

基于状态的维护，也称为预测性维护或状态依赖性维护，包括监控机器状态以创建趋势分析。对机器进行定期或连续测量可实现这一点。预测性维护所需的设备可能很昂贵，因此这种形式的维护通常适用于流程中的关键机器，如蒸汽轮机、燃气轮机、发电机和压缩机。

通过机器状态监控（又称状态监测），可以实现预测性维护。测量机器状态的方法有多种，而合适的方法取决于机器的类型。这些方法包括

我们专门从事机器振动测量，因此我们将重点讨论这一主题。

对于带有旋转部件的机器，如蒸汽轮机、燃气轮机、发电机和压缩机，通过振动测量进行状态监测是一种可靠的机器状态监测方法。不同频率的振动以及振动增加的方式可以揭示轴承（包括滚动轴承和滑动轴承）的状况、机器校准的准确性、不平衡等。

专家可以利用振动传感器生成的数据来确定问题发生的位置、问题发展的方向以及何时需要维护。这种预测方法可以使维护工作与计划的 turnaround 相协调，或确定是否需要计划停机。因此，基于状态的维护具有成本效益，意外停机的风险也降到了最低。