Free Tool — Predictive Maintenance
Predictive Vibration Analyzer
Upload your IBM Maximo Manage Meter Readings export and get instant predictive analysis: trend visualization, three regression models (Linear, Exponential, Logarithmic), and Time-To-Failure forecasts. Based on ISO 10816-3 and SMRP best practices.
ISO 10816-3 P-F Curve SPC Regression
⚙️ بيانات المعدة
📥 رفع البيانات
✏️ إدخال يدوي
📈 الترند
🔮 التنبؤ بالفشل
🔬 التحليل
💡 التوصيات
📚 المرجع
⚙️ تعريف المعدة وحدود الإنذار
ℹ️
أدخل بيانات المعدة وحدود الإنذار المخصصة. حدود ISO 10816-3 تُطبَّق تلقائياً، ويمكنك إضافة حدودك الخاصة بناءً على تاريخ المعدة.

📋 المعلومات الأساسية

⚡ السرعات والقدرة (مهم لحساب Gear Mesh Frequency)

للجيربوكس فقط

📐 معايير ISO 10816-3

🚨 حدود الإنذار المخصصة (Custom Alarm Limits)

⚠️
هذه الحدود تستخدم في حساب Time-To-Failure. تترك فارغة إذا أردت استخدام حدود ISO فقط. الحدود المخصصة عادة تكون أقل من حدود ISO لإعطاء وقت كافٍ للتدخل.
حد التحذير - يبدأ المراقبة المكثفة
حد الإنذار - تدخل عاجل
حد التوقف - إيقاف فوري
📥 رفع ملف Manage Meter Readings من Maximo
💡
التطبيق يقرأ تلقائياً: Meter | Description | Measurement Date | Measurement | Observation | Inspector | Site
ويحوّل تواريخ Excel serial تلقائياً.
📁

اسحب وأفلت ملف Maximo هنا أو اضغط للاختيار

الصيغ المدعومة: Excel (.xlsx/.xls), CSV

✏️ إدخال قراءة يدوياً
📈

تحليل الترند

عرّف المعدة وارفع البيانات للبدء

🔮

التنبؤ بالفشل (Failure Prediction)

تحتاج 4 قراءات على الأقل لكل meter لإجراء التحليل التنبؤي

🔬

التحليل التفصيلي

💡

التوصيات

🔮 منهجية التنبؤ بالفشل المستخدمة في التطبيق

1. نماذج Regression الثلاثة

Linear النموذج الخطي: y = a·t + b
يفترض معدل تدهور ثابت. مناسب للأعطال الناتجة عن التآكل المنتظم. Time-to-Failure = (Limit - b) / a
Exponential النموذج الأسي: y = b·e^(a·t)
يفترض تدهور متسارع (exponential decay). الأكثر واقعية لأعطال المحامل والتروس وفقاً لمنحنى P-F. يميل لإعطاء تحذير مبكر.
Logarithmic النموذج اللوغاريتمي: y = a·ln(t) + b
يفترض تدهور بطيء يستقر مع الوقت. مناسب للأعطال التي تستقر بعد فترة "تشغيل أولي" (run-in period).

2. معامل التحديد (R²)

R² = 1 - (SS_res / SS_tot) — يقيس مدى توافق النموذج مع البيانات الفعلية. القيمة بين 0 و 1.
• R² > 0.85 → النموذج ممتاز ⭐⭐⭐
• R² > 0.65 → النموذج جيد ⭐⭐
• R² > 0.40 → النموذج مقبول ⭐
• R² < 0.40 → التنبؤ غير موثوق - البيانات عشوائية أو غير كافية ❌

3. منحنى P-F (Potential to Functional Failure)

نقطة P (Potential Failure): أول علامة قابلة للاكتشاف على بداية الفشل (مثل ارتفاع الاهتزاز فوق Alert Limit).
نقطة F (Functional Failure): الفشل الكامل (Trip Limit أو Zone D).
P-F Interval = الزمن بين P و F، وهو أهم رقم في الصيانة التنبؤية لأنه يحدد المهلة الزمنية للتدخل.

4. Statistical Process Control (SPC)

Mean (μ) = متوسط القراءات في فترة الاستقرار
Standard Deviation (σ) = الانحراف المعياري
UCL (Upper Control Limit) = μ + 3σ — أي قراءة فوق هذا الحد تعتبر "خارجة عن السيطرة"

📚 ISO 10816-3 — Vibration Severity Limits
ZoneGroup 1Group 2Group 3Group 4
RigidFlexRigidFlexRigidFlexRigidFlex
A≤2.3≤3.5≤1.4≤2.3≤2.3≤3.5≤1.4≤2.3
B≤4.5≤7.1≤2.8≤4.5≤4.5≤7.1≤2.8≤4.5
C≤7.1≤11.0≤4.5≤7.1≤7.1≤11.0≤4.5≤7.1
D>7.1>11.0>4.5>7.1>7.1>11.0>4.5>7.1

📖 المراجع العلمية

  • ISO 10816-3:2009 / ISO 20816-3:2022 — Mechanical vibration evaluation
  • ISO 13373-1:2002 — Condition monitoring and diagnostics
  • ISO 17359:2018 — Condition monitoring general guidelines
  • ISO 14224:2016 — Reliability and maintenance data
  • SMRP Best Practices, 5th Edition
  • API 670 — Machinery Protection Systems
  • AGMA 6000-B96 — Gear unit vibration measurement
  • Moubray, J. (1997) — Reliability-Centered Maintenance II