Many industries now are adopting some form of condition based maintenance (CBM) as a predictive maintenance policy, according to another survey. The objective of predictive maintenance is twofold. First, it aims to address under-performing and problematic loops before they become intolerably faulty, when chances for costly unscheduled shutdowns are high. The second objective is to improve the cost effectiveness of the maintenance effort, which necessitates prioritizing loop maintenance.


以下策略能简化改进过程控制。

一个有效的预测性维护方针是使用过程诊断和性能分析工具在有问题的回路及其组成部分上集中维护资源，从而提供最大的投资回报。调查显示采用有效的回路维护方针在工厂运行中提供可观的改进。一个多工业回路审计调查报告说，仅仅有32%的回路有可接受或极好的性能。

根据调查，许多工业现在采用某种形式的基于条件的维护（CBM）作为预测性的维护方针。预测性维护的目标是两重的。第一个目标是，当成本昂贵的非计划停机的机会相当高时,
在它们变的不能使用之前，解决表现不好的和有问题的回路。第二个目标是，改进维护成就的性价比，有必要区分回路维护的优先级。

在工厂范围内，根据各种方针区分回路维护的优先级，其中四个如下：
回路静态优先级(LSP)标准；
回路故障(LFS)标准；
单元波动成本模型(UFCM)
虚假波动成本模型(PFCM)

回路静态优先级(LSP)标准
在区分基于LSP标准的维护优先级时，为工厂每个回路分配一个静态优先级权限。当有多个回路需要维护时，确定更高级的LSP回路维护顺序。需要维护的回路的决定基于分离标准——闭环回路设定点偏差的平均或标准偏差的过量值。回路静态优先级通常由工艺工程师基于回路危险程度来分配。回路的静态优先级是时间不变的，但是它是依赖配方的。LSP也是独立的回路故障模式。静态回路优先级通常在试图进行任何厂级维护活动时分配。图1显示基于LSP的多个回路的顺序，报告显示一定量的PID回路总的调节状态。

使用最小输入

回路故障严重性(LFS)
当区分基于故障模式严重性的厂级回路维护时，一个回路在有下列层次的自动化架构中被视为锲子。
主过程；
设备：过程设备，例如传感器、执行机构、通讯网络；
控制：调节控制算法，例如PID、IMC和MPC；
系统：PLC、DCS和PC中的系统级自动化程序;
监视：监视控制子系统，例如HMI、配方管理、报警级别、生产操作员和工程师。

从下向上看

图2.自动化架构
当操作员强制一个影响过程的动作时,这些等级根据系统层的逻辑顺序在操作员(最高级)和低层过程影响(最低级)之间组织起来。
一些故障模式已经定义各种等级的自动架构。通过在每个等级定义适当的回路评估指标，当考虑回路评估指标的恶化时,我们能决定回路维护的需要。

许多回路问题发生在自动化架构的低级。首先，问题自己出现作为在相应等级的性能和评估指标中的漂移和恶化。当问题更严重时，症状超过边界以致扩散到更高级——例如一个回路运行在手动模式的时间百分率——可能暗示低级严重的问题。明显，如果能解决问题，更严重的问题为改进提供更好的机会。因此，更高级的评估指标可能是确定有问题回路的指南，这些回路在维护成就上提供更好的回报。

一个有效的确定故障回路需要维护的策略在维护成就上提供更好的经济回报，在转移到更低级性能指标之前主要监视更高级性能指标。换句话说，在现场的数百个回路之间，维护成就应集中在更高级的自动化架构中带评估指标的回路,这些架构显示问题和缺陷,因为这些回路中的故障可能更严重。

当把回路维护基于LFS模式时，回路评估指标用于决定一个回路是否需要维护以及是否需要制定维护的优先级。

单元波动成本模型(UFCM)
通过关键指标测量维护活动的效率很久以前就是标准工业实践.常用的指标是非计划过程停机对计划过程停机和非计划过程停机之和的比率.有效维护的策略应随时间变化把这个比率降到更低的值。

维护指标可包括预算周期的维护成本从而评价维护效率和维护效果。当从预测性维护框架看时,诸如此类的维护指标设计用于给管理人员提供信息，展示更少的缺陷。例如，以上指标不能决定用于过程的特定控制器是否需要维护，也不能制定维护成就的优先级。现代的预测性维护应使用传统关键指标结合新定义的方法和测量措施来实施改进的维护应用。

由于过程变量或控制输出的波动导致的成本在效率损失和回路差的性能方面是一个大因素。产品质量降级、能量资源损失、生产浪费、生产时间的损失和过程组件缩短的生命周期是波动过程的副作用。

供应商和学术研究人员已经建议许多测量过程波动的指标。例如，包括积分绝对偏差、标准偏差、过程可变性等。现在工业应用是测量和计算这些在线指标，为比较历史优化基线值首选使用窗口移动时间分析从而决定相应的回路是否需要维护。集成经济或涉及波动的资金加强决定维护一个回路的需要和优先级。有多种方法可被应用。

普通方法把过程波动和质量损失、资源浪费、能量浪费和生产损失联系起来，然后量化这些波动的成本。结果，我们能在过程变量和控制器输出上使用材料和能量平衡表、过程动态、热传递、质量流动、物理属性等表达波动成本。

已知单元波动的经济模型，我们能计算每个回路对单元波动的总成本贡献的百分率。通过基于它们对波动成本贡献的回路的顺序以及建立每个回路成本的阀值，我们能决定回路维护的优先级和回路维护的需要。这种方法提供下列优势：
它是面向生产单元；
它为低层生产单元的波动提供资金测量；
它提供决定维护需要和维护优先级的评价标准；
它在同一维护方案里集成不同类型的控制器或回路。

例如，如果已知每单元过程误差导致产品降级增加的成本，然后能开发波动成本模型，这个模型能用T时间周期在移动窗口分析时间评价整体绝对误差（IAE）。然后，波动成本能用于制定回路维护优先级的评价标准。

波动成本=（IAE*每单元误差导致产品降级增加的成本值）/T (方程式1)

这种方法有一个缺陷：它排除在厂级范围的应用。你需要为过程波动开发资金成本模型，那是决定每单元误差导致产品降级增加的成本值。这是昂贵的和讨厌的任务，这个任务要求基本单元的过程和经济数据的统计分析。

虚假波动成本模型(PFCM)
相当容易地在大范围内实施的替代方法仅基于三个步骤:为控制器开发PFCM,基于它们的类型分类回路,独立区分属于每种类型的控制器维护的优先级.例如,考虑下列每时间单位提供虚假波动成本的模型:
虚假波动成本= (IAE * 加工产品的数量)/T (方程式2)

这种方法的原则是用于生产贵重的产品的表现差的控制器相关的成本可能会更高，因此，应给出它的维护顺序。

在方程式2，T表示估计整数绝对误差和加工的产品数量的时间长度。批量加工的T值可以是批量时间，连续过程是主时间常数的四倍。整数绝对误差采集使用百分比设定点误差和在T间隔内加工的产品的数量计算波动的量。图3表示这种方法的实施。

损失等级


实施的考虑
实施这些方法要求计算回路的性能指标，例如IAE，以及在基于它们各自的波动成本的回路顺序之前计算波动成本的数学公式。用许多在市场上可用的同类工具实施这些步骤。既简化各种方法的回路维护优先级的实施，也有工业专用软件应用。

决定一个回路是否需要维护以及是否区分要求工作的回路之间的优先级是任何预测性维护制度的基本步骤。至少有四种方法区分回路维护(LSP, LFS, UFCM and PFCM).值得注意的是，这些方法不是互相排斥的，不同的方法可用在工厂不同的回路上。