工业4.0或工业物联网的概念仍然是新兴的，并在主要行业中传播，其中包括重要的投资计划，以提高绩效，确保竞争力和增加价值。这一过程也将传统维护革命化为智能预测维护，允许系统维护人员及时执行服务。通过远程监控和数据专业知识，实时机器状态信息可显着提高设备的可用性，减少停机时间并延长机器，流体和组件的使用寿命。因此，预测性维护也是改变商业模式和提供新的售后服务的工具。它还使制造商能够将其机器作为服务提供。
图1：严重的状况变化
Argo-Hytos开发了液压油在线监测解决方案。这些智能测量系统使用智能算法来监控润滑剂的老化和液压元件的磨损。Argo-Hytos测量系统可在早期发现问题，然后再造成进一步的损坏或停机。
智能预测模型基于机器特定的学习，允许评估故障前剩余的时间。这允许系统维护人员相应地规划维护。
图2：远程油况监测系统的结构
Argo-Hytos测量解决方案已经证明了它们在广泛应用中的优势，从移动设备的远程监控（例如农业，建筑，材料处理）到发电和配电（例如风力涡轮机，燃气轮机，水力发电机，变速箱，燃料储存和运输，以及变压器），机器（例如注塑，压力机，焊接，研磨）等等。
本文来自Fluid Power World，本文观点不代表iHydrostatics静液压立场。
