【中國傳動網(wǎng) 技術(shù)前沿】 在運(yùn)營管理方面，生產(chǎn)制造公司面臨著許多挑戰(zhàn)，如生產(chǎn)開工不足、利潤率低以及工廠運(yùn)營活動中缺乏可見度等。實(shí)施預(yù)測性維護(hù)策略，如基于狀態(tài)的維護(hù)(CBM)，是一種積極的可以防止設(shè)備故障、解決上述運(yùn)營難題的方法。

維護(hù)策略對于制造企業(yè)的運(yùn)營管理至關(guān)重要。通常，制造商40%的運(yùn)營開支都用于維修。盡管這數(shù)額很大，但傳統(tǒng)的維護(hù)方法，如走查、隨機(jī)檢查、和年度停機(jī)檢修計(jì)劃很耗費(fèi)時(shí)間，而且容易引起人因故障。這種方法產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，往往也無法提供關(guān)于設(shè)備質(zhì)量、工廠車間操作、生產(chǎn)缺陷和故障的有用信息。

解決這些問題的緊迫性正在推動整個(gè)制造業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化使制造商能夠改變商業(yè)模式，提高運(yùn)營效率和整體設(shè)備效率。智能預(yù)測維護(hù)解決方案使制造商可以在生產(chǎn)制造過程中采用有效方法，提高設(shè)備的正常運(yùn)行時(shí)間。

基于狀態(tài)的維護(hù)可以分3個(gè)階段實(shí)施。數(shù)字化咨詢有助于實(shí)現(xiàn)更智能的監(jiān)控和維護(hù)；通過數(shù)據(jù)采集和智能收集以實(shí)現(xiàn)安全的部署；通過傳感器進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)收集可以增強(qiáng)決策能力。圖片來源:L&T

智能維護(hù)的出現(xiàn)

使用傳統(tǒng)的監(jiān)視和維護(hù)方法進(jìn)行繁重的數(shù)據(jù)分析，對工人來說很耗時(shí)。由于工廠設(shè)備變得越來越復(fù)雜，過時(shí)的監(jiān)測和維護(hù)技術(shù)會導(dǎo)致工廠整體生產(chǎn)能力降低5%到20%。由于關(guān)鍵設(shè)備故障，造成整個(gè)工廠生產(chǎn)線停機(jī)的事件也常見諸報(bào)端。意外的設(shè)備故障，可能會導(dǎo)致生產(chǎn)成本的增加，從而對資產(chǎn)利用率水平產(chǎn)生不利影響。這類問題，可以通過實(shí)施智能維護(hù)系統(tǒng)來避免，能夠?yàn)橛幸鈱ιa(chǎn)制造進(jìn)行優(yōu)化的公司提供幫助。

下一代設(shè)備監(jiān)視和維護(hù)戰(zhàn)略，將使公司能夠通過分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來預(yù)測未來可能的設(shè)備停機(jī)，從而提高對生產(chǎn)進(jìn)度的控制，并最大限度地減少運(yùn)營的不確定性。全球的制造企業(yè)已意識到行業(yè)內(nèi)部的轉(zhuǎn)變，并致力于探索如何充分利用基于狀態(tài)的維護(hù)來進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)。

如何進(jìn)行基于狀態(tài)的維護(hù)工作

基于狀態(tài)的維護(hù)是基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)優(yōu)先、優(yōu)化維修資源的一種高級設(shè)備維護(hù)方法?；跔顟B(tài)的維護(hù)融合了人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等最新技術(shù)，使制造商能夠及時(shí)做出明智決策。從預(yù)測維護(hù)解決方案中獲利的制造商，將從很多方面受益，并可以在實(shí)現(xiàn)卓越運(yùn)營方面取得進(jìn)展。

基于狀態(tài)的維護(hù)可分3個(gè)階段實(shí)施:

1.數(shù)字化咨詢:第一階段的典型活動包括評估當(dāng)前的維護(hù)方法，確定制造商是否采集到任何數(shù)據(jù)，以及如何使用這些數(shù)據(jù)，評估基于狀態(tài)維護(hù)的部署和設(shè)備對IT技術(shù)的要求。

2.數(shù)據(jù)采集和分析:然后，與供應(yīng)商一起制定基于狀態(tài)維護(hù)的戰(zhàn)略規(guī)劃，通過使用傳感器、振動測量、產(chǎn)品取樣和其它方法來捕獲數(shù)據(jù)。分析這些數(shù)據(jù)，并據(jù)此自定義基于狀態(tài)維護(hù)的解決方案。

3.實(shí)施全面計(jì)劃:在最后階段，解決方案的所有模塊相互連接，并監(jiān)視各種關(guān)鍵設(shè)備參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可以在手持設(shè)備上以報(bào)告的形式可視化呈現(xiàn)出來，幫助制造商及時(shí)做出設(shè)備維護(hù)決策。

基于狀態(tài)維護(hù)的收益

基于狀態(tài)的維護(hù)解決方案的主要目的是預(yù)測設(shè)備故障。根據(jù)經(jīng)常使用的"故障和修復(fù)"策略以確保機(jī)器的可靠性，對于采用最新技術(shù)、也更復(fù)雜的數(shù)字化設(shè)備工廠來講，不是衡量設(shè)備健康的最有效方法?；跔顟B(tài)的維護(hù)技術(shù)具有很大的靈活性，這就是為什么確保進(jìn)行基于狀態(tài)的維護(hù)的頻率需要保持最佳的原因。例如，在對軸承進(jìn)行振動分析時(shí)，基于狀態(tài)監(jiān)測任務(wù)的頻率主要決定因素是平均故障時(shí)間、失效時(shí)間或潛在功能故障間隔。為了確保在功能故障之前檢測到問題，必須在小于平均故障時(shí)間間隔的頻率下對軸承進(jìn)行監(jiān)測。

基于狀態(tài)的維護(hù)也提高了資產(chǎn)的有效性。任何企業(yè)都需要盈利，都需要確保投資回報(bào)率。同樣，對于制造商來說，要實(shí)現(xiàn)最大化的資產(chǎn)利用率，降低設(shè)備故障至關(guān)重要。基于狀態(tài)的維護(hù)允許制造商建立趨勢，預(yù)測故障，并計(jì)算資產(chǎn)的剩余壽命。制造商將獲得更多的智能信息，使他們能夠?yàn)榫S護(hù)計(jì)劃、備件/庫存計(jì)劃等進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。數(shù)據(jù)也將提供關(guān)于資產(chǎn)歷史和相關(guān)過程歷史的有用信息，如熱量循環(huán)、壓力循環(huán)、以及高振動、停機(jī)時(shí)間等信息。根據(jù)所收集的數(shù)據(jù)，可以確定一個(gè)組件的平均壽命，并采取適當(dāng)?shù)男袆印?/p>

制造商將其運(yùn)營費(fèi)用的40%，花費(fèi)在關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)營上，另外5%至8%被指定用于關(guān)鍵設(shè)備的維修。任何意外設(shè)備故障都可能導(dǎo)致停機(jī)，這可能會對工廠的生產(chǎn)造成負(fù)面影響，并妨礙公司有效滿足市場需求的能力。在這種情況下，基于狀態(tài)的維護(hù)可以以多種方式幫助制造商。

例如，振動分析使制造商能夠確定軸承、軸、聯(lián)軸器、轉(zhuǎn)子等機(jī)械零件的故障，并在需要緊急操作時(shí)通知相關(guān)人員。另一個(gè)突破性的創(chuàng)新是，基于狀態(tài)的維護(hù)解決方案能夠預(yù)測故障的發(fā)生，比如，與電流相關(guān)因素導(dǎo)致的超載、短路、漏電、扭矩預(yù)測、和缺乏潤滑等。

半導(dǎo)體制造業(yè)的不斷發(fā)展，以及對創(chuàng)新數(shù)字技術(shù)的大量采用，大大降低了傳感器的成本。IT公司正在部署經(jīng)濟(jì)有效的集成軟、硬件等各種技術(shù)的基于狀態(tài)的維護(hù)解決方案，如振動測量和分析、紅外、電流分析等。它能為關(guān)鍵參數(shù)(包括溫度、聲學(xué)、壓力和振動)收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。這可以預(yù)防計(jì)劃外停機(jī)、年度大修停機(jī)、最大限度地減少人為錯(cuò)誤，并消除用于評估設(shè)備條件的人工成本。

基于狀態(tài)維護(hù)的成本分析

基于狀態(tài)維護(hù)所產(chǎn)生的成本受到機(jī)器類型、運(yùn)營性質(zhì)的影響，需要考慮各種因素，例如，防止在每小時(shí)生產(chǎn)價(jià)值1萬美元產(chǎn)品的機(jī)器上發(fā)生軸承故障。如果發(fā)生了5個(gè)小時(shí)的停機(jī)，就可能會造成5萬美元的生產(chǎn)損失。

一般來說，基于狀態(tài)的維護(hù)在第一年就可以幫助降低12%的維修成本，并將機(jī)器可用性大幅提高至92%?；跔顟B(tài)的維護(hù)還可以減少約25%的意外故障；修理和檢修時(shí)間降低幾乎一半。大量備件的庫存也可以減少20%，在第一年將就可以將每年的維護(hù)成本降低15%。除了資產(chǎn)性能方面的收益之外，基于狀態(tài)的維護(hù)還帶來了諸多收益，包括:

●確保運(yùn)營順利進(jìn)行；

●優(yōu)化生產(chǎn)，盡量減少因機(jī)械相關(guān)延誤而造成的工廠生產(chǎn)中斷；

●更高的客戶滿意度；

●卓越的生產(chǎn)力管理；

●更好的供應(yīng)鏈關(guān)系。

例如，讓我們來看看工廠壓縮機(jī)故障。壓縮機(jī)的維修和更換費(fèi)用可能高達(dá)20萬美元。除此之外，還會導(dǎo)致產(chǎn)量損失和生產(chǎn)時(shí)間的減少。這將影響交貨日期和服務(wù)可用性，還會進(jìn)一步打亂生產(chǎn)計(jì)劃。

基于狀態(tài)的維護(hù)解決方案，可以預(yù)測故障并提醒工人，在故障發(fā)生之前解決問題。維修費(fèi)用僅為3.5萬美元，為制造商節(jié)約了16.5萬美元。對持續(xù)監(jiān)控方面的投資，可為生產(chǎn)制造商帶來高達(dá)11倍的投資回報(bào)率。

再舉一個(gè)例子，生產(chǎn)制造過程中會出現(xiàn)傳送帶馬達(dá)故障，造成包裝生產(chǎn)線計(jì)劃外停機(jī)，導(dǎo)致產(chǎn)量和收入減少。為克服這一問題，制造商決定部署端到端的基于狀態(tài)的維護(hù)解決方案。該解決方案開發(fā)了一種工業(yè)邊緣網(wǎng)關(guān)模塊，用于在不同負(fù)載條件下持續(xù)采集數(shù)據(jù)。

該模塊還解決了數(shù)據(jù)采集和存儲問題，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)流量的增加和基礎(chǔ)設(shè)施成本的提高，尤其是面臨機(jī)器數(shù)據(jù)的時(shí)候。該模塊采用集成的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工學(xué)習(xí)算法，收集并分析傳送機(jī)器電機(jī)振動、溫度和電流等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并僅將處理后的數(shù)據(jù)發(fā)送到云服務(wù)器。

此外，通過基于云的分析獲得的寶貴信息，可以觸發(fā)預(yù)定義事件的警報(bào)和通知，以便在潛在設(shè)備故障發(fā)生之前發(fā)送警告。該解決方案還使用企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)自動化的工作訂單，將數(shù)據(jù)整合到報(bào)告中，并在手持設(shè)備上實(shí)現(xiàn)可視化，從而在故障發(fā)生前采取數(shù)據(jù)驅(qū)動的維護(hù)操作?；跔顟B(tài)的維護(hù)解決方案使制造商能夠?qū)⒃O(shè)備的正常運(yùn)行時(shí)間增加約93%，并將維護(hù)成本降低約14%。解決方案還確定了平均故障時(shí)間、資產(chǎn)健康指數(shù)和下次維護(hù)時(shí)間等方面的信息。

領(lǐng)先的全球制造商們已經(jīng)開始采取足以改變游戲規(guī)則的方法，戰(zhàn)略性的將維護(hù)解決方案轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芊?wù)和資產(chǎn)管理解決方案。隨著先進(jìn)技術(shù)不斷推動行業(yè)發(fā)展，那些采取措施實(shí)施高級分析維護(hù)的制造商，將提高整體性能，減少浪費(fèi)，并有效解決計(jì)劃外的銷售需求。