状态监控 (CM) 是一种预测性维护方法，依靠实时数据收集，监控资产/系统的运行状况，并检测故障和异常。利用状态监控，组织可在关键资产发生故障之前识别潜在问题，最大限度地减少计划外停机时间，并延长资产使用寿命。
通常，监控过程需要在维护部门想要跟踪的资产上安装各种高科技传感器和仪器，并进行连续的数据收集。这些传感器可以提供一系列诊断，包括振动水平、温度、压力和声音等参数。
一旦维护人员获得了数据，就可以使用各类技术和软件工具中的一种（或几种）来分析和解读数据。状态监控数据的两个最常见用途是：
- 趋势监控。趋势监控指的是借助连续测量和数据分析，识别资产退化趋势。更具体地说，组织决定哪个指标是设备运行状况的最佳指标，并使用该指标来评估资产性能的趋势，并最终预测资产何时会退化到超过临界限制。趋势监控经常用于跟踪发动机性能。
- 状态检查。与趋势监控不同，状态检查依赖于资产运行时的定期测量。然后，维护人员利用这些数据来评估资产的当前状况。使用油位观察镜检查机器润滑剂的质量，是状态检查的一个例子。
无论您如何使用状态监控数据，都可以对数据分析工具进行编程，以便在出现潜在问题时生成警报或通知。警报将触发必要的维护团队或技术人员来解决故障。
状态监控技术最常用于保持旋转设备（例如齿轮箱、离心机、往复机等）。此类技术帮助组织优化维护操作，特别是在制造、发电、运输等行业，因为机器和设备对日常运营至关重要。
在这些行业中，即使是很小的故障也可能导致重大的财务损失和生产力下降。例如，在制造工厂中，有故障的机器可能会导致生产延迟、错过最后期限、监管合规性失误和成本增加。在运输行业，飞机发动机故障可能会导致航班取消、收入损失，甚至安全问题。
最终，状态监控可以帮助维护团队采取更主动的维护方法，为公司节省资金并最大限度地提高运营效率。
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实施状态监控计划是一个相对简单的过程，有三个主要步骤。
实施状态监控计划的第一步，是收集尽可能多的资产数据。这应包括历史数据（即维护历史）以及来自制造商和/或监管机构的任何文件。
传感器是任何状态监控计划背后的驱动力，因此计划实施应始于安装传感器、收集必要数据。不同的资产需要不同类型的传感器和安装方法，因此请务必考虑所有关键资产的需求。
一旦安装了所有状态监控传感器，它们就会开始收集机器运行状况数据，例如振动和位置、转子速度、温度和操作过程。这些数据有助于建立资产的基线指标，并解读设备的正常情况和不正常情况。
假设您的维护部门已经安装了机器状态监控软件，系统将指派维护数据收集器，持续监控和分析传感器数据，以评估资产运行状况，并预测潜在故障。
您的组织和/或维护团队可以采用各种技术和工具来实施状态监控计划。常见的方法包括：
电磁监控
电磁监控可测量磁场扭曲和涡流变化，以定位腐蚀、裂纹、弱点和其他故障。技术人员将磁场应用于资产的表面壁和管道，以识别表面材料和特征的缺陷。
红外热成像
红外热成像是一种无损检测，使用热成像来检测过热和其他与温度相关的问题。这种技术使用热成像仪，捕获物体/表面发出的红外辐射，并将其转换为可见图像（或热分析图）。各组织主要使用这种 CBM 来监控电机、检查轴承以及检查气体、污泥或液体水平。
激光干涉测量
激光干涉测量法利用激光产生的光波长，测量资产基线的波位移变化。维护技术人员使用干涉仪测量干涉图案，以指示表面和表面下材料中的缺陷（例如腐蚀和空洞）。
油液分析
油液分析通过评估资产中油液的特性（例如粘度、酸度等），检测污染物或磨损颗粒。这种技术通常涉及从设备收集润滑油样本，并发送到实验室进行分析。油液分析可用于监测发动机、变速箱和液压系统等资产。
振动监测
振动监测（或称振动分析）使用振动传感器，测量资产的振动频率，并检测可能表明存在问题的异常情况。例如，由于旋转资产（例如电机和泵）老化后振动往往更剧烈、更响，因此测量振动变化有助于在资产发生故障之前识别磨损和损坏。振动数据可用于检测各种问题，包括未对准、不平衡、轴承磨损或故障、轴弯曲、部件松动等故障。
声发射测试
声发射测试是振动分析的一种，但使用频率更高的声音来发现冲击和裂纹。声音模式揭示了异常噪音或振动的存在，可能表明存在问题或即将发生故障。这种技术对于检测旋转设备（例如电机、泵和风机）的故障特别有用。
超声波分析
超声波分析（或称超声波检测）使用高频声波来检测设备的泄漏、裂缝或缺陷。这种技术依靠接触式（结构传播）和非接触式（空气传播）数据收集技术来确定资产损耗。接触法通常用于检测产生高频声音的机械问题，例如润滑问题、齿轮损坏和转子线棒断裂。非接触式方法可以检测容易产生低频声音的问题，例如压缩气体系统中的压力和真空泄漏。
电机电路分析 (MCA)
电机电路分析（也称电机测试）使用基于电压或电流的评估，查找电气不平衡并测量绝缘退化，这两者都可能导致电机故障。MCA 主要用于监控电动机。
目视检查和性能测试等其他方法，也可用于状态监控。当然，每种技术都有其优缺点，因此您部门的最佳选择将取决于您的资源、设备、环境和组织需求。
状态监控和工业物联网是两个密切相关的概念，结合使用可以提高维护管理系统的效率和可靠性。
状态监控依赖于从传感器和其他来源持续收集数据，从而预防或缓解问题。另一方面，工业物联网是由互连设备和设备传感器组成的网络，它们相互通信并与云通信以收集和共享数据。
结合使用状态监控和工业物联网，可以实现更全面、更准确的监控，并就维护任务和问题进行更有效的沟通。这不仅可以让连接互联网的智能资产互相通信和共享诊断数据，实现即时的系统和资产比较，而且还可以帮助团队对整个生产运营做出更明智的决策。此外，工业物联网使得远程数据收集和传输以及系统监控成为可能，对于位于偏远或危险地点的系统特别有用。
这些功能为维护部门提供了更深入的分析，使他们能够同时利用来自多台机器的数据，并帮助他们实现一些流程的自动化，省去以往所需的维护技术人员（及其相关成本）。最终，状态监控系统和工业物联网可以改变组织维护和监控关键资产、流程、系统的方式，提高其维护操作的可靠性、效率和安全性。
状态监控的主要优势之一，在于有助于维护团队实施预防性维护管理，并监控机器运行状况。通过在设备出现故障前发现潜在问题，维护团队可以在最方便的时间安排维护活动，减少对生产的影响，并将意外停机时间降到最低。
与传统维护方法相比，状态监控还具有其他一些优势，包括：
通过状态监控，提供有关系统或组件性能的实时数据，可用于优化维护规划和排期。这有助于减少维护活动的频率，同时确保根据实际系统性能，仅在需要时执行维护活动。
通过预先检测和解决问题，状态监控有助于延长设备和组件的使用寿命，减少昂贵的更换或维修的需要，并最大限度地提高资产的投资回报率。
状态监控可以帮助识别系统或组件的低效率，例如过多的能源消耗或不必要的磨损。通过解决这些问题，可以提高运营效率，降低成本并提高生产力。
状态监控有助于识别潜在的安全隐患，例如磨损或损坏的部件，以免对人员或设备造成伤害。这有助于提高整体安全性，并降低事故和伤害的风险。
虽然状态监控（特别是由物联网支持的状态监控）确实可以帮助组织精简其维护管理系统，但它也有组织应该考虑的缺点，包括：
实施状态监控计划可能非常昂贵，因为通常需要安装传感器和其他监测设备，而且为了管理计划和设备，还需要投资于数据分析软件和人员。对于某些组织，尤其是规模较小的组织来说，执行状态监控计划的成本可能过高。
状态监控可能很复杂，需要专门的知识和经验来设置和管理。一些组织可能没有足够训练有素的人员来有效地运行这一系统，因此可能需要聘请专业人员或外部顾问。此外，状态监控系统依靠高科技传感器，对组织资产进行诊断。没有足够基础架构的旧设施，可能需要大量改造。
状态监控系统会生成大量数据，管理和分析这些数据可能会非常困难。维护团队可能很难对数据进行分类，并确定最重要的数据点和趋势。