基于状态的维护（Condition-based Maintenance，CBM）是一种先进的维护策略，通过实时监测和分析设备的状态数据，预测设备故障并采取相应的维护措施。CBM基于数据驱动的方法，能够提高设备的可用性、降低维修成本，并优化生产计划。
本文将介绍CBM的基本原理、关键优势以及应用案例。
一、CBM的基本原理
基于状态的维护的核心原理是实时监测设备的状态参数，并通过数据分析和算法模型进行故障预测和健康评估。主要步骤包括：
1. 数据采集：通过传感器、监测设备等获取设备关键参数的实时数据，如振动、温度、电流等。
图.通过传感器采集设备数据（PreMaint）
2. 数据分析：对采集到的数据进行处理和分析，应用统计学方法、机器学习和人工智能等技术，提取有关设备状态的信息。
3. 故障预测：基于数据分析的结果，利用模型和算法预测设备的故障发生时间和类型，以提前采取维护措施。
4. 维护决策：根据故障预测和设备健康评估结果，制定相应的维护计划和策略，包括预防性维护、修复维护等。
二、CBM的关键优势
1. 提高设备可用性：CBM能够实时监测设备状态，及时发现潜在故障，并采取预防性维护措施，从而减少计划外停机时间，提高设备可用性和生产效率。
2. 降低维修成本：通过故障预测和定期维护，CBM能够减少紧急维修和故障修复的成本，降低备件库存和人力资源的需求，优化维修资源的利用效率。
3. 延长设备寿命：CBM通过及时的维护和故障预测，能够降低设备的运行负荷、延长零部件寿命，从而延长设备的整体寿命，提高资产的投资回报率。
4. 提升生产计划准确性：CBM的故障预测和维护计划可以帮助制造商优化生产计划，减少设备故障造成的生产中断，提高生产计划的准确性和稳定性。
5. 支持数字化转型：CBM基于数据驱动的方法，与数字化技术如物联网（IoT）、大数据分析、人工智能等结合，为制造商提供更精确的设备监测和预测能力，推动企业的数字化转型。
三、CBM的应用案例
1. 风力发电机维护：CBM技术可以实时监测风力发电机的振动、温度等参数，预测主轴和齿轮等关键部件的故障，帮助提前规划维护计划，降低维修成本和设备停机时间。
2. 制造业设备维护：CBM可应用于制造业的各种设备，如机床、压力机等。通过实时监测关键参数，CBM可以提前预测设备故障，优化维护计划，提高生产效率和设备可靠性。
3. 铁路运输系统维护：CBM可以监测列车的轮轴温度、制动器状态等关键参数，预测轮轴故障和制动器磨损，优化维护计划，提高铁路系统的安全性和运行效率。
在国内工业制造业中，CBM技术已有广泛应用。PreMaint已在十多个行业的100多家标杆客户得到应用，包括半导体、新能源、石化、电力、冶金、矿山和机械等行业，积累了大量实践经验，并得到国家和行业的多项荣誉认证。
