寻求提高可靠性:工业4.0技术和预测性维护

工业4.0和工业物联网将改变预测性维护的实施方式及其工厂管理的影响。预测性维护并不新鲜,几十年来,制造业一直在使用各种形式的状态监控工具。但在工业4.0环境之中,由于所收集数据的数量和详细程度、可用于数据分析的软件工具以及将结果作为可采取行动的信息的现有技术,该概念被提升到一个新的水平。对于愿意投资的企业来说——不仅是投入资金,而且是投资于时间和培训,以从技术中获得最大优势——预测性维护有望大幅延长正常运行时间、显著节约成本并提高生产率效益。

相对于非计划性维护、反应性维护和传统预防性维护,预测性维护具有明显优势。通过提前监控潜在故障以及在最佳时间安排维护,预测性维护旨在大幅降低成本高昂的非计划性维护的发生率,同时通过减少预防性维护的需求,将维护频率降至最低。对于寻求评估在其生产环境中安装预测性维护系统的适用性的企业来说,明显的成本和生产率优势很容易量化。

传统的状态监测系统只能利用有限数量的数据,并且很少是实时数据,而数据收集和分析落后于工厂运行。相比之下,工业4.0环境中的预测性维护系统利用越来越经济高效的工业物联网传感器来全方位监控工厂运营;这些传感器通过内部网络连接,可以收集大量数据并发送到云进行数据处理。这意味着该系统可以实时(或接近实时)分析,使用复杂建模来预测故障,以及提供可采取行动的信息。信息技术和操作技术结合具有明显优势,这是因为专注于收集和分析来自整个工厂基础设施的多个位置的数据,可以获得整个系统健康状况的整体视图,而非传统维护系统所提供的更为有限和谨慎的见解。

数字化双胞胎等技术的使用——利用实际工厂的实时运行数据来创建该系统的数字化模型——为提供更佳的预测性维护结果和加强员工培训提供了新的选择。该技术从振动和温度传感器等设备中获取数据,并通过机器学习算法运行这些数据(所检测的微小异常意味着潜在的更大问题),不仅可以帮助维护人员缩短停机时间,提高整体设备效率,而且通过在数字化双胞胎模拟中使用这些数据,可以模拟不同的操作场景,从而获得更好的操作结果。

同样,将VR或AR技术以及真实实物资产一起使用,可以为员工提供更好的培训机会。工业AR解决方案能够引导相对缺乏经验的操作人员完成维护任务,这对试图精简维护预算和消除语言障碍的企业也有明显的吸引力。

事实上,现代化的预测性维护能够迅速向企业展示的真正优势可能是一把双刃剑。对于制造企业来说,最重要的问题始终是“在需要时,机器是否可以操作?”毫无疑问,精心设计和实施的预测性维护系统可以大大提高整体设备效率。但这可能转移企业对更重要问题的注意力“首先拥有更可靠的设备岂不更好?”

专业维护人员将管理思维从改进维护转向提高可靠性的斗争可追溯至工业革命早期。在竞争激烈的商业环境中,管理层自然关注能够在短期至中期带来可量化收益的技术,而不是能够在长期带来更大收益的技术。但需要注意的是,工业4.0的数据驱动方法以及企业使用新技术来节省维护费用和操作员培训成本的本能欲望,可能阻碍管理层思维模式的必要转变。像任何基于算法的技术一样,工业4.0可以提供现有以数据为中心的生产环境视图,将预测性维护本身视为目的,而非在决策过程中作为由受过良好训练、经验丰富的员工使用并向他们提供信息的工具。

更有效预测和预防问题的能力——并在资产负债表上看到直接的收益——可能导致企业无法认识到,可以通过可靠性设计来避免系统所检测的问题,即使这意味着需要更大的前期成本,也将显著提高企业的长期效益。毕竟,在一个已经以90%可靠性运行的系统上看到OEE的增量改进,比在一个通常以70%可靠性运行的系统上看到实质性改进要好。

虽然工业4.0技术可以提供更好的培训方案,让员工对工厂运营有更深入的了解,但管理层仍然倾向于将它视为一个机会,即通过依赖预测性维护系统本身而非通过削减那些擅长解释数据的专业人员的薪酬来降低开支。它还可能转移人们对工厂设计和操作等其他方面的注意力——例如操作人员如何使用机械以及采购如何购买指定所需的设备——这些方面可能对可靠性产生重大影响。

在工业4.0环境中,许多企业很容易采用预测性维护,但要理解使用该技术来补充和提高维护人员的效率而不是取代他们,以及跨平台的可靠性设计是改善维护结果的最佳解决方案,则可能仍然是一个更加困难的命题。

关于作者:
Greg Purcell, 工业物联网首席工程师

Greg所承担的角色包括为我们的软件产品COSMOline领导实施Facteon的工业物联网解决方案。Greg曾在Facteon担任控制系统工程师一职,带来了独特视角和对PLC的深刻理解。他还是美国 Inductive Automation的认证集成者。Greg在定义和实施Facteon的现代化SCADA方法中发挥了关键作用,旨在防止SCADA成为机器数据的瓶颈。

Greg Purcell

Greg Purcell

Industrial IoT Lead Implementation Engineer

Greg’s role involves leading the implementation of Facteon’s Industrial IoT solutions for our software product, COSMOline. With his prior experience as a Facteon Control Systems Engineer, Greg brings a unique perspective and a strong understanding of PLC’s. He’s also a certified integrator of Ignition by Inductive Automation. Greg plays a key role in defining and implementing Facteon’s modern day SCADA approach that aims to prevent SCADA becoming a bottleneck for machine data.