希望实施主动状态维护(CBM)计划的公司越来越认识到关键资产数字数据收集的价值。数字状态监测可以在以下方面带来好处:改善资产性能和寿命、减少停机时间、提高工厂车间的安全性和更高效地使用人员——所有这些都可以对维持健康的底线产生重大影响。
从纸笔转向平板电脑是一个强有力的理由。然而，以数字方式收集数据是一回事，从数据中提取最大价值则是另一个挑战。因此，任何希望向数字化迈出关键一步的管理者都应该仔细考虑当前市场上技术工具的能力，以确保他们获得最佳的投资回报。传感器的选择，即固定在旋转机器上进行振动和温度等测量的设备，是一个很好的开始。
固定传感器的局限性
“一分钱一分货”这句老话适用于传感器。市场上有价格低廉的固定传感器，但它们只能提供基本水平的监测，通常与国际标准化组织(ISO)的总体振动水平标准一致。这些传感器几乎不允许用户干预或可配置。在许多情况下，振动级别指示在一个简单的红色，琥珀色或绿色“红绿灯”系统。
这样做也有局限性。特工必须亲自经过机器才能看到亮着的警报。一旦发现问题，尽管系统可能会发出警报，但由于没有数据可分析，因此无法正确确定问题可能是什么。
此外，传感器可以配置为每周、每天或每小时读取一次，因此在运行批处理过程的机器上，因此间歇性运行，它可能会在机器不运行时读取数据。相比之下，先进的智能传感器可能需要更高的价格，然而，它也提供了一系列功能，使状态监测很好地进入21世纪。
智能传感器的好处
智能传感器与先进的基于云的状态监测系统相结合，可以为主动CBM计划提供基础，并通过以下方式优化工厂的运营和财务效率:
- 可配置性
- 详细的分析
- 高数据存储能力
- 可达性和危险限制
先进的智能传感器具有内置的可配置功能-日志频率，运行检测和唤醒频率-使其能够在预定的时间段后收集读数，并且仅在机器运行时进行读数。例如，在一段指定的时间后(从一小时到四周不等)，传感器就会醒来，准备收集一组读数。
当计划读取读数时，日志频率可以设置为一周。在这一点上，传感器被编程以响应一个预定义的振动水平，表明机器正在运行(运行检测)。如果传感器检测到机器没有运行，唤醒频率特征将继续检查，通常每1到5分钟检查一次，直到传感器检测到机器正在运行。在这一点上，一整套三轴振动读数将被采取。
该特性对于批处理应用程序特别有价值，批处理应用程序以间歇的间隔运行，可能只运行很短的时间。
详细数据分析
基于云的状态监测系统存储从智能传感器收集的数据，将数据分析提升到一个不同的水平。
例如，传感器可以通过手持设备配置到门户，该门户使用带有预定义振动测量的组件模板。这可以促进振动测量的不同频率范围和分辨率线，取决于组件的转速。
虽然许多传感器只能在10赫兹(Hz)到1千赫(kHz)之间工作，但智能传感器可以配置为读取高达5.5 kHz的读数，在更大的范围内提供更多信息，并在需要时实现更量身定制的状态监测解决方案。它还可以测量部件的表面温度，这对于连续运行的机器很有用。
资产管理的纸笔方法的主要缺点之一是，可能会获取读数，但绝不会用于通知维护计划。先进的数字数据收集可以使多达5000个读数安全地存储在云中。自动诊断助手(ADA)提供实时分析并发出警报，识别机器即将发生的问题，并建议采取先发制人的行动，以避免计划外停机。这些信息可以被任何授权的人员从他们的笔记本电脑，从世界上任何地方访问。
提高可访问性，增强安全性
有些资产和工厂区域多年来一直是禁区，因为它们难以进入或具有危险性质——想想搅拌器驱动单元上的齿轮箱或化学环境中的资产。在这些资产上安装智能传感器，不可访问性就成为了过去的问题。例如，通过蓝牙从卸载泵或溶剂泵进行远程数据收集，无需任何操作员在附近工作。
成本效益分析
转向智能传感器的唯一真正障碍是不愿改变古老的做法，以及用数字工具取代笔和纸所带来的资本成本影响。
然而，投资于数字状态监测程序是有回报的。例如，一家大型化工公司通过计划维护而不是让关键资产失效，在12个月内节省了252,320英镑(347,780美元)。
智能传感器和数字数据收集提供了更高的可靠性、生产率和长期成本效益，希望在数字化曲线上保持领先地位的公司应该认识到，现在是时候把基于笔和纸的状态监测扔进垃圾桶了。
