在电子制造行业，设备就像生产线的 “心脏”，一旦出问题，整条线可能就得停摆，损失可不小。以前咱们可能都是等设备坏了再修，或者到点就保养，可现在有了大数据预测性维护，情况就大不一样了。它能提前知道设备可能哪儿出毛病，让咱们把维修工作做在前面，既省时间又省成本。
不过肯定有不少朋友对这事儿还有疑问，比如它到底是怎么实现的，在电子制造里具体能用到哪儿，会不会特别复杂难操作。别着急，接下来咱们就一句一句把这些疑问捋清楚，用咱们都能听明
白的话聊大数据预测性维护那点事儿。
一、基础认知篇：先搞懂大数据预测性维护到底是啥
它和咱们以前常用的设备维护方式有啥不一样啊？
以前咱们常用的要么是 “事后维修”，就是设备坏了才找人修，这时候生产线早停了，损失已经造成了；要么是 “定期维护”，到了规定时间不管设备好坏都拆开来保养，有时候设备好好的，白折腾一通还浪费零件。而大数据预测性维护就不一样了，它是靠收集设备运行时的各种数据，再用大数据分析的办法，判断设备会不会出问题、啥时候出问题，然后提前安排维修，既不耽误生产，也不做无用功。
电子制造领域的设备，为啥特别需要大数据预测性维护？
电子制造的设备都特别精密，像贴片机、回流焊炉这些，哪怕一个小零件出点小毛病，生产出来的电路板可能就不合格，返工成本特别高。而且电子生产线大多是 24 小时不停转，设备一旦突然坏了，停一天损失可能就几十万。另外，电子设备的故障原因还特别复杂，可能和温度、湿度、运行时间、电压波动好多因素有关，靠人经验判断很难准确，这时候大数据就能把这些因素都综合起来分析，比人靠谱多了，所以电子制造设备真的特别需要这玩意儿。
二、技术原理篇：大数据是咋 “预知” 设备故障的
要收集设备的哪些数据，才能准确预测故障啊？
得收集的东西可不少，首先是设备的运行参数，比如贴片机的贴装速度、压力，回流焊炉的各段温度、传送带速度；然后是设备的状态数据，像设备的振动情况、噪音大小、电机的电流电压、轴承的温度；还有环境数据，比如车间的温度、湿度、空气质量，因为这些环境因素也会影响设备寿命；最后还有设备的历史数据，比如以前啥时候修过、换过啥零件、修完之后用了多久又出问题了，把这些数据都收集齐了，分析出来的结果才准。
收集完数据后，是用啥方法分析出设备要出故障的？
首先会把收集来的乱七八糟的数据整理一下，去掉那些没用的、错误的数据，比如突然跳变的电压值可能是传感器坏了，得把它删掉；然后会用一些统计分析的办法，看看数据的变化趋势，比如某个轴承的温度以前一直是 50 度左右，最近慢慢升到 60 度了，这可能就是要坏的信号；还会用机器学习的模型，让电脑从历史数据里学规律，比如以前当振动值超过某个数、温度超过某个数的时候，设备过一周就会坏，电脑学完之后，一旦发现现在的数据符合这个规律，就会提醒要出故障了，整个过程就像给设备找了个 “私人医生”，时刻盯着它的身体变化。
那这些数据是实时收集、实时分析的吗？还是攒一段时间再分析？
大多是实时收集、实时分析的。因为电子制造设备运行节奏太快了，要是攒几天再分析，可能等分析出结果，设备都已经坏了。比如回流焊炉的温度要是突然异常，要是不实时监测分析，等过几个小时再看数据，可能已经生产出一大批不合格产品了。不过也有一些不紧急的分析，比如设备的整体寿命评估，可能会攒一周或者一个月的数据，做一次全面分析，看看设备整体状态怎么样，需不需要提前换些易损件，总体来说还是以实时为主，确保能及时发现问题。
三、实际应用篇：在电子制造车间里怎么用
在电子元件的贴装环节，大数据预测性维护能发挥啥作用？
贴装环节最关键的设备是贴片机，它要把小小的电子元件准确贴到电路板上，精度要求特别高。大数据预测性维护能实时监测贴片机的吸嘴压力、贴装头的旋转速度、定位精度这些数据。比如吸嘴的压力要是慢慢变小，可能是吸嘴磨损了，这时候分析系统就会提醒 “吸嘴快不行了，赶紧换”，要是等吸嘴彻底坏了，可能会出现元件吸不起来或者贴歪的情况，到时候就得返工，还浪费元件。另外，贴片机的导轨要是磨损了，定位精度会下降，大数据也能通过监测运行数据发现这个问题，提前安排更换导轨，保证贴装质量。
对于回流焊炉这种靠温度工作的设备，它能怎么帮忙？
回流焊炉是靠不同温区的温度变化把焊锡融化，让元件固定在电路板上的，温度差一点点都不行。大数据预测性维护会实时监测每个温区的实际温度和设定温度的差距，还有温度的波动频率。比如某个温区的实际温度总是比设定温度低 2 度，而且波动越来越大，这可能是加热管老化或者温度传感器不准了，系统就会提前预警。要是不及时处理，可能会出现焊锡融化不充分，元件焊不牢的问题，到时候产品用一段时间就会出故障。另外，它还能监测传送带的运行速度，要是速度忽快忽慢，也会提醒调整，保证每个电路板在每个温区的停留时间都准确。
要是工厂里的设备比较老，还能装这套大数据预测性维护系统吗？
完全可以，不用把老设备都换掉。一般会给老设备加装一些传感器，比如在电机上装振动传感器、温度传感器，在电路上装电流电压传感器，这些传感器都不大，也不用改动设备的核心结构，很容易装上去。然后再把传感器收集到的数据连到一个数据采集器上，采集器再把数据传到电脑或者云端的分析系统里，就能实现预测性维护了。而且现在很多系统都能兼容老设备的接口，不用重新编程或者改造设备控制系统，成本也不高，老设备装上之后照样能 “预知” 故障。
四、优势与问题篇：搞清楚好处和要注意的事儿
用了大数据预测性维护，能给电子工厂省多少钱啊？
省的钱可不少，首先是减少停机损失，以前设备突然坏了可能停两三天，现在提前修，可能就停一两个小时，甚至在下班的时候修，基本不耽误生产，这部分损失就能省一大笔；然后是减少维修成本，以前定期维护的时候，可能会提前换掉还能用的零件，现在只换快要坏的，零件成本能省 20%-30%，而且维修人员不用瞎跑，效率也高了，人工成本也能降；还有减少废品率，设备有问题提前发现，不会生产出不合格产品，返工和废品的成本也省了，综合算下来，很多工厂用了之后，一年能省几十万甚至几百万。
会不会出现误报啊？比如系统说设备要坏，结果修了之后发现设备好好的？
偶尔会有，但很少。因为现在的分析模型都越来越精准了，会结合好多数据一起判断，不是只看一个指标。而且系统用得越久，收集的历史数据越多，模型会越优化，误报率会越来越低。就算出现误报，也比设备突然坏了强，误报顶多是多花了一点维修时间和零件钱，但要是设备突然坏了，损失可就大多了。另外，现在很多系统还能手动调整参数，要是某个指标老是误报，可以把预警阈值调一下，慢慢就越来越准了。
搞这套系统，是不是需要特别专业的 IT 人才来维护啊？
不用特别专业的 IT 人才，现在很多厂商都提供 “一站式” 服务，从传感器安装、数据采集到系统调试，都会派工程师来弄好，工厂里只要有个懂设备操作的人就行。而且系统的界面都做得很简单，像手机 APP 一样，点开就能看到每个设备的状态，要是有故障预警，会直接弹出提示，写清楚可能哪儿有问题、该怎么处理，维修人员照着做就行。厂商还会定期上门维护系统，更新分析模型，不用工厂自己养 IT 团队，小工厂也能轻松用起来。
数据都存在电脑或者云端，会不会泄露啊？电子工厂的数据都挺机密的。
这个不用担心，现在的系统都有很严的安全措施。首先数据传输的时候会加密，就像给数据裹了一层 “安全外套”，别人截获了也看不懂；然后数据存储的时候，会存在有防护措施的服务器里，有防火墙、密码保护，不是谁都能进去看；而且很多厂商还能提供本地部署的系统，数据不传到云端，就存在工厂自己的服务器里，更安全。另外，工厂还能设置权限，比如维修人员只能看自己负责的设备数据，管理人员能看全部数据，不会出现数据泄露的情况，这点完全可以放心。聊
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