在制药行业,设备突发故障不仅意味着停产损失,更可能威胁药品质量与生产安全。某大型制药企业通过部署CBM状态可预知保养技术,将336台关键设备纳入智能监测网络,实现了从"被动抢修"到"主动运维"的数字化转型。
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一、传统维保模式的困境与CBM技术破局
传统设备保养长期面临"看不见、摸不着、防不住"的痛点:设备健康状态未知,故障往往突发;问题根源难以追溯,维修时只能"一刀切"更换所有相关配件;备品备件库存积压严重,却又在关键时刻"缺货";频繁的过度保养不仅浪费资源,还增加了设备停机时间。
CBM可预知保养技术通过传感器网络与智能算法,让设备"开口说话"。其核心优势在于:设备健康状态实时可预知,无预警故障被完全排除,所有维修纳入计划性管理,备品备件库存优化30%-50%,维护人员效率提升40%以上,设备可靠度与寿命显著延长。
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二、336台设备监测数据揭示真实运维现状
某大型制药企业在4座核心厂房部署CBM系统,对336台转动机械设备进行全面健康"体检",结果令人警醒:
整体健康画像: 仅68%设备(229台)处于正常状态,其余32%存在不同程度异常——初期异常59台、需注意设备43台、重点关注设备4台、严重异常设备1台。这意味着近三分之一设备已埋下故障隐患。
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XYZ厂房: 检测121台设备中,正常仅77台,初期异常25台、需注意16台、重点关注3台。作为核心生产车间,设备异常率超36%,轴承磨损、齿轮啮合不良等问题集中暴露。
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ABC厂房: 检测51台设备中,正常29台,初期异常17台、需注意4台、重点关注1台。虽然规模较小,但异常占比高达43%,亟需针对性干预。
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三、四大典型设备故障诊断与改善实践
1. 离心机: CBM系统频谱分析显示轴承存在特征频率异常,判断为润滑不良导致的早期磨损。建议: 立即优化润滑周期,并计划性检查更换轴承,避免高速运转中突发抱死。
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2. 蒸汽压缩机: 振动烈度值超标2.8倍,伴有明显谐波成分。诊断: 联轴器对中偏差超过0.1mm,同步齿轮间隙不当。建议: 48小时内检查联轴器对中状况,同步齿轮安装间隙需控制在0.15-0.25mm区间,并提供维修记录、转子叶瓣参数等资料进行深度溯源分析。
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3. 结晶罐: 齿轮箱频谱出现明显的齿轮啮合频率边带,轴承區域存在低频冲击信号。诊断: 齿轮啮合间隙增大,轴承存在游隙超标风险。建议: 建立润滑油油品分析月度趋势档案,提供齿轮箱图纸与轴承型号,将监测频次加密至每日一次。
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4. 酰化罐: 振动频谱显示皮带传动频率异常突出。诊断: 皮带轮磨损导致对中不良,预紧力不足。建议: 检查皮带轮磨损量与对中偏差,调整预紧力至设备标准上限值,并将该点位纳入每日巡检必检项。
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四、CBM技术落地的三重核心价值
精准打击,降本增效: 通过状态监测,备品备件采购从"经验备货"转向"精准预测",库存周转率提升35%,关键备件资金占用减少数百万元。
计划维修,生产无忧: 设备故障预警窗口期延长至7-30天,维修计划可精准安排在设备清洗或批次转换窗口,非计划停机时间下降65%。
寿命延长,安全加码: 通过早期干预,关键设备平均寿命延长20%-30%,同时消除了因设备故障导致的产品质量风险,GMP合规性得到更强保障。
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该制药企业的实践印证了CBM技术的价值——它不仅是一套监测系统,更是推动运维管理从"成本中心"转向"价值中心"的战略工具。
【XF】
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