【儀表網(wǎng) 行業(yè)科普】希望將自動化提升到新水平的制造商，還需要能夠幫助他們最大限度地提高效率并防患于未然地解決維護(hù)問題的解決方案。
 

　　從機(jī)器人技術(shù)到控制系統(tǒng)、先進(jìn)傳感器和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT)，制造商可以利用廣泛的解決方案來提高自動化程度。然而，希望將自動化程度提升到新水平的制造商，也需要能夠最大限度地提高效率并解決維護(hù)問題的解決方案。
 

　　為了最大限度地減少停機(jī)時(shí)間，工業(yè)制造商正在采用預(yù)測性維護(hù)(PdM)策略來提高可靠性并延長設(shè)備的使用壽命。通過利用日益增長的數(shù)據(jù)、傳感器和高級分析功能，預(yù)測性維護(hù)讓企業(yè)從傳統(tǒng)的被動維護(hù)變?yōu)樵诠收习l(fā)生之前進(jìn)行預(yù)測和預(yù)防。
 

　　01  預(yù)測性維護(hù)在制造中的作用
 

　　傳統(tǒng)上，設(shè)備維護(hù)遵循反應(yīng)模型，并在故障發(fā)生后進(jìn)行處理。這種被動的方法通常會導(dǎo)致停機(jī)、生產(chǎn)中斷和安全隱患。由于認(rèn)識到這種策略的局限性，制造商采用了預(yù)防性維護(hù)，即在預(yù)定的時(shí)間間隔內(nèi)對設(shè)備進(jìn)行維修，而不管其實(shí)際狀況如何。雖然預(yù)防性維護(hù)提供了顯著的改進(jìn)，但它仍然缺乏優(yōu)化操作所需的精度和效率。
 

　　預(yù)測性維護(hù)是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，它利用了互聯(lián)數(shù)字工廠的力量。通過傳感器和智能設(shè)備持續(xù)監(jiān)控設(shè)備，預(yù)測性維護(hù)收集有關(guān)溫度、振動和性能等各種參數(shù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。然后使用復(fù)雜的算法和機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析這些數(shù)據(jù)，以在潛在故障發(fā)生之前對其進(jìn)行預(yù)測。這種積極主動的方法允許企業(yè)及時(shí)干預(yù)，防止故障發(fā)生并確保生產(chǎn)過程順利進(jìn)行。
 

　　02  制定三階段實(shí)施方法
 

　　雖然預(yù)測性維護(hù)的好處是不可否認(rèn)的，但其實(shí)施效果可能會因組織當(dāng)前的基礎(chǔ)設(shè)施和資源而異。即使是深入自動化進(jìn)程的制造商也可能需要通過一系列較小的步驟來實(shí)施預(yù)測性維護(hù)。這種分階段的方法可以幫助各種規(guī)模的制造商踏上成功的預(yù)測性維護(hù)之旅。
 

　　1  第1階段：整合現(xiàn)有智能設(shè)備
 

　　預(yù)測性維護(hù)的第一步不需要大量投資。大多數(shù)現(xiàn)代設(shè)備都配有內(nèi)置傳感器，可生成有關(guān)性能、溫度、振動和其他關(guān)鍵參數(shù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是預(yù)測性維護(hù)的命脈，為分析和預(yù)測提供了原材料。
 

　　利用這些資源的制造商可以獲得有關(guān)設(shè)備運(yùn)行狀況的寶貴見解，并及早發(fā)現(xiàn)潛在問題。這種洞察為企業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。一些制造企業(yè)根據(jù)他們目前的自動化水平，可能已經(jīng)在這樣做了。
 

　　2  第2階段：創(chuàng)建強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施
 

　　任何實(shí)施過IIoT、機(jī)器人或任何其他智能系統(tǒng)的制造商都已經(jīng)知道強(qiáng)大而有彈性的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的重要性。對于那些希望采用預(yù)測性維護(hù)的制造商來說，情況也是如此。
 

　　采用更全面的預(yù)測性維護(hù)方法，包括添加專用傳感器并將所有數(shù)據(jù)捆綁在一起進(jìn)行深入分析。強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施對于收集數(shù)據(jù)并將其從傳感器傳輸?shù)街行奈恢眠M(jìn)行分析至關(guān)重要?；谠频陌踩鉀Q方案在數(shù)據(jù)存儲和可訪問性方面越來越受歡迎。
 

　　對于想要?jiǎng)?chuàng)建復(fù)雜預(yù)測性維護(hù)計(jì)劃的企業(yè)來說，預(yù)配置的解決方案提供了一個(gè)經(jīng)濟(jì)高效的切入點(diǎn)。這些解決方案通常結(jié)合了針對特定設(shè)備類型或應(yīng)用量身定制的傳感器、軟件和數(shù)據(jù)分析工具。它們提供可操作的見解和維護(hù)建議，使人員能夠采取預(yù)防措施并避免代價(jià)高昂的停機(jī)時(shí)間。
 

　　即使制造商尚未在其預(yù)測性維護(hù)計(jì)劃中充分探索人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)，也應(yīng)考慮投資互聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施。建立數(shù)據(jù)能力將確保他們?yōu)槲磥碚线@些強(qiáng)大的技術(shù)做好準(zhǔn)備。
 

　　需要注意的一點(diǎn)是：在沒有適當(dāng)歷史背景的情況下分析海量數(shù)據(jù)可能會讓人不知所措。制造商在加強(qiáng)預(yù)測性維護(hù)時(shí)，應(yīng)首先關(guān)注關(guān)鍵資產(chǎn)和設(shè)備，然后再隨著數(shù)據(jù)收集和分析能力的成熟而擴(kuò)大計(jì)劃。
 

　　3  第3階段：為高級分析奠定基礎(chǔ)
 

　　隨著數(shù)據(jù)收集工作和專業(yè)知識的增長，企業(yè)可以開始利用AI和ML來分析大量歷史數(shù)據(jù)，識別微妙的模式和相關(guān)性，這些模式和相關(guān)性不僅可以預(yù)測設(shè)備故障，還可以預(yù)測性能下降和異常。借助強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和AI，制造商可以開發(fā)定制和復(fù)雜的預(yù)測性維護(hù)模型。對于那些已經(jīng)將這些解決方案作為其自動化計(jì)劃一部分的企業(yè)來說，這可能是一個(gè)自然的附加功能。
 

　　03  高級預(yù)測分析的五大優(yōu)勢
 

　　從基本預(yù)測性維護(hù)到高級預(yù)測分析的旅程是一個(gè)變革性的旅程。通過采用分階段的方法并使技術(shù)投資與未來需求保持一致，制造商可以解鎖：
 

　　● 增強(qiáng)的可靠性。通過預(yù)測和預(yù)防設(shè)備故障、確保不間斷生產(chǎn)和提高運(yùn)營效率，預(yù)測性維護(hù)可以最大限度地減少停機(jī)時(shí)間和生產(chǎn)損失。
 

　　● 延長設(shè)備壽命。預(yù)測性維護(hù)有助于防止不必要的設(shè)備磨損，延長貴重設(shè)備的使用壽命。
 

　　● 提高安全性。及早發(fā)現(xiàn)潛在危險(xiǎn)可最大限度地降低 設(shè)備故障導(dǎo)致事故或傷害的風(fēng)險(xiǎn)。
 

　　● 優(yōu)化性能。預(yù)測性維護(hù)為設(shè)備性能提供有價(jià)值的實(shí)時(shí)和長期見解，支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動的決策，以優(yōu)化制造流程并提高整體工廠效率。
 

　　● 降低維護(hù)成本。通過從被動維護(hù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃泳S護(hù)，預(yù)測性維護(hù)減少了緊急維修的需要，從而節(jié)省了大量成本。
 

　　04  預(yù)測性維護(hù)的未來趨勢
 

　　傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)分析和AI的不斷進(jìn)步將進(jìn)一步增強(qiáng)預(yù)測性維護(hù)的能力。在未來幾年，制造商可以期待看到：
 

　　● 更復(fù)雜的預(yù)測模型。AI將在開發(fā)準(zhǔn)確和上下文感知的模型方面發(fā)揮更大的作用，這些模型不僅可以預(yù)測故障，還可以預(yù)測性能下降和異常。
 

　　● 自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)系統(tǒng)。預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)將隨著時(shí)間的推移不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)，根據(jù)新數(shù)據(jù)和不斷變化的運(yùn)行條件完善其預(yù)測和建議。
 

　　● 與其他系統(tǒng)集成。預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)將與其他運(yùn)營技術(shù)和企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)系統(tǒng)集成，創(chuàng)建生產(chǎn)過程的整體視圖，并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策。
 

　　● 即時(shí)維護(hù)。隨著預(yù)測性維護(hù)管理技術(shù)的日益成熟，可通過移動設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控并獲取最新見解，從而使維護(hù)人員能夠在問題出現(xiàn)之前進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。
 

　　預(yù)測性維護(hù)有助于改善工業(yè)運(yùn)營。通過采用分階段實(shí)施的方法并為高級分析奠定必要的基礎(chǔ)，制造商可以釋放其巨大潛力。
 

　　通往預(yù)測性維護(hù)成功的旅程并非一刀切的方法。企業(yè)可以首先從確定特定需求和痛點(diǎn)開始。在此基礎(chǔ)上，他們可以選擇最符合其資源和目標(biāo)的切入點(diǎn)。
 

　　通過實(shí)現(xiàn)顯著的設(shè)備可靠性、運(yùn)營效率、安全性和成本效益，采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)驅(qū)動型預(yù)測性維護(hù)方法的制造企業(yè)可以提升其自動化水平，并在不斷發(fā)展的工業(yè)環(huán)境中獲得競爭優(yōu)勢。