工業(yè)4.0變革,預(yù)測性維護(hù)起關(guān)鍵作用
全球制造業(yè)市場競爭環(huán)境日益激烈,對于工廠企業(yè)來說,降低生產(chǎn)線成本是一項重大的挑戰(zhàn),關(guān)系的企業(yè)的長久發(fā)展之生計。而無法預(yù)料的停機(jī)時間意味著更高的生產(chǎn)成本,可能會拖長訂單的交付時間甚至影響到聲譽(yù)問題。
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201905/400992.htm隨著工業(yè)4.0模式的出現(xiàn),制造業(yè)格局發(fā)生了改變,設(shè)備維護(hù)開始轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲深A(yù)測的功能。采用預(yù)測性維護(hù)方法是最大限度延長設(shè)備正常運(yùn)行時間的關(guān)鍵,最終確保生產(chǎn)線一致的效率水平,設(shè)計工程師正在尋求數(shù)字解決方案以縮短機(jī)器停機(jī)時間。
例如基于狀態(tài)監(jiān)測的方法,在生產(chǎn)設(shè)備是安裝傳感器,每個傳感器設(shè)置報警的上限和下限值,并根據(jù)操作說明和過去的經(jīng)驗來給管理者提示。這種方法可以讓維護(hù)人員深入了解機(jī)器運(yùn)行狀況,知道何時更換重要機(jī)器的組件,從而避免整個機(jī)器故障。
數(shù)字預(yù)測維護(hù)解決方案是對實時數(shù)據(jù)的全面解釋,有助于實施預(yù)期的管理措施,最終減少停機(jī)時間。因此,智能工廠不僅僅安裝可以收集大數(shù)據(jù)的傳感器,必須將數(shù)字化與云計算結(jié)合起來。
數(shù)據(jù)是預(yù)測性維護(hù)的關(guān)鍵
有了傳感器,就能采集大量來自生產(chǎn)線的底層數(shù)據(jù),但這些數(shù)據(jù)本來是散亂的。從本質(zhì)上來說,數(shù)據(jù)需經(jīng)過整理、分析等智能化處理才能真正變成有用的東西。所以,為了使來自傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)變得有用,必須對其進(jìn)行可視化、評估和處理。
目前,市場上已經(jīng)有不少的平臺可以做到數(shù)據(jù)收集、分析,例如通用電氣的Predix、西門子的MindSphere、ABB的Ability、菲尼克斯電氣的ProfiCloud、施耐德電氣的EcoStruxure等等,這些工具可以輕松收集、處理和可視化制造工廠的相關(guān)數(shù)據(jù)。
在數(shù)據(jù)和分析處理過程中,基于日益強(qiáng)大的計算能力,算法和數(shù)學(xué)模型在幕后不斷發(fā)揮作用,使得軟件能夠?qū)⒋罅康臄?shù)據(jù)進(jìn)行連接、分析、預(yù)測,以供工廠車間維護(hù)人員使用。此外,還可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,加強(qiáng)對于數(shù)據(jù)的處理能力。
未來工廠變得越來越智能
大數(shù)據(jù)的運(yùn)用將讓制造業(yè)保持最大的競爭力,傳統(tǒng)制造業(yè)工廠實施工業(yè)4.0的最終目標(biāo)是降低成本,并期望能夠帶來更高的產(chǎn)能和質(zhì)量保證。工業(yè)4.0模式工廠的所有設(shè)備均是聯(lián)網(wǎng)的,從而提供更好的控制和性能可見性。
預(yù)測性維護(hù)的本質(zhì)是在最佳時間更換組件,基于廣泛連接的工廠設(shè)備,實時監(jiān)控生產(chǎn)設(shè)備的健康狀態(tài),最終保持生產(chǎn)線平穩(wěn)有效的工作水平。預(yù)測性維護(hù)的優(yōu)勢是準(zhǔn)確的故障查找和預(yù)測能力,通過結(jié)合專家人工監(jiān)測、機(jī)器學(xué)習(xí)等來達(dá)到更高的準(zhǔn)確性。工業(yè)4.0模式下,預(yù)測性維護(hù)幫助工廠設(shè)備更高效地運(yùn)行,以提供更好的一致化質(zhì)量和產(chǎn)出水平,從而實現(xiàn)盈利能力和競爭力的最大化。而隨著數(shù)據(jù)利用和可視化驅(qū)動軟件的發(fā)展,未來工廠將變得更加智能化。
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