简要说明：FANUC牌的A05B-2518-C370产品：估价：111，规格：A05B-2518-C370 ，产品系列编号：齐全

A05B-2518-C370对于那些存在老旧、甚至是过时设备的生产设施来讲，维护程序经常会导致不必要的费用，比如运行停机、能源浪费和人力成本等。按照传统的维护程序，定期进行日常维护，这就意味着操作人员很有可能在对一些并不需要维护的设备进行保养，这就意味着时间和资源的浪费;或者更换掉那些仍具有使用价值的设备。使用传统的维护程序，如果一个设备没有按规定进行日常维护，那即使有某些征兆显示其要发生事故，也可能被忽视。
　　另一方面，那些已经按照实际需要，对设备和机器进行预测性维护的生产设施，与定期维护相比，在频率上会差异。利用网络、互联设备等基础设施所产生的数据，来处理诸如能源利用效率、温度、产量等事项，运行人员和工厂经理可以判断哪些设备运转正常、哪些设备可能要出故障。运行人员和工厂经理就可以据此做出决策：何时进行维护、安排设备离线，或者在当前的条件下，安排某些设备持续运行。
　　当某些设备不能满负荷运行、但是其输出仍可以保持在正常变动范围之内时，工厂生产设施经理就可以利用预测维护，避免“事实”上的停机。例如，一条电池生产设备生产电池的速度快的惊人，甚至超过人眼可以分辨的程度。三台机器产量大概有10%-15%的波动，这都属于正常生产范围内的。但是如果利用其它被监测的数据，如能源利用、运行时间和温度等，操作人员就可以将机器产量提高10%，从而可以节约大量成本。
　　大数据是预测性维护的基础
　　网络、互联设备、以及采集、监视和分析得到的数据(通常被称之为大数据)是预测性维护流程的基础。这些数据基础设施以及数据驱动的智能信息，也就是我们正在热议的物联网(IoT)。根据Gartner公司的定义，物联网就是包含嵌入式技术以实现与内部状态或外部环境之间的通讯、感知、或互动的物理对象和连接的设施，它能实现对整个工厂设备的监视。工厂经理和运行人员可以根据物联网所提供的数据和信息，将工厂切换到预定的预测维护模式。
　　预测性维护可以利用很多种类型的数据，包括设备运行时间、温度、能源利用、产出以及更多其它数据来改善决策的制定和运行。比如，在某个消费品工厂，一个设备可以连续运行，维持稳定的纸巾生产，但是在其出故障前，能源消耗会大幅飙升。这样通过监视机器产生的能源消耗数据，当检测到能源消耗飙升时，运行人员就可及时进行干预，从而避免停机。如果采用定期维护模式，需要将机器离线，这会在产品周期内造成非计划停机。通过利用与机器运行有关的当前数据，以及过往失效的历史运行数据，操作人员可以降低对工厂运行的不利影响。
　　实施预测性维护的关键步骤

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