基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測性維護(hù)?
工廠設(shè)施管理人員經(jīng)常要會感受到一種壓力，需要不斷改進(jìn)工廠和運(yùn)行環(huán)境下的維護(hù)流程。根據(jù)麥肯錫公司最近的一份大數(shù)據(jù)報告，生產(chǎn)過程所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)要多于任何其它來源產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。工廠數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)未得到足夠的開發(fā)。
如果以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從策略層面來實(shí)施維護(hù)流程，那么工廠設(shè)施管理人員就可以實(shí)現(xiàn)所謂的預(yù)測性維護(hù)——將維護(hù)技術(shù)與從不同設(shè)備和機(jī)器上得到的實(shí)時信息關(guān)聯(lián)起來，從而可以實(shí)現(xiàn)按需完成維護(hù)工作。這樣不僅可以降低停機(jī)時間，提高產(chǎn)量，還能消除在不必要的維護(hù)上所花費(fèi)的時間和資源。
通過實(shí)施預(yù)測性維護(hù)——而不是應(yīng)對性維護(hù)，可以降低設(shè)備整個生命周期內(nèi)的費(fèi)用，這樣大多數(shù)的生產(chǎn)設(shè)施都有機(jī)會大幅提升它們的盈利水平。這有助于優(yōu)化能源利用，減少設(shè)備停機(jī)，以及獲得在其它方面的提升。
為什么需要預(yù)測性維護(hù)?
對于那些存在老舊、甚至是過時設(shè)備的生產(chǎn)設(shè)施來講，維護(hù)程序經(jīng)常會導(dǎo)致不必要的費(fèi)用，比如運(yùn)行停機(jī)、能源浪費(fèi)和人力成本等。
按照傳統(tǒng)的維護(hù)程序，定期進(jìn)行日常維護(hù)，這就意味著操作人員很有可能在對一些并不需要維護(hù)的設(shè)備進(jìn)行保養(yǎng)，這就意味著時間和資源的浪費(fèi);或者更換掉那些仍具有使用價值的設(shè)備。
使用傳統(tǒng)的維護(hù)程序，如果一個設(shè)備沒有按規(guī)定進(jìn)行日常維護(hù)，那即使有某些征兆顯示其要發(fā)生事故，也可能被忽視。
另一方面，那些已經(jīng)按照實(shí)際需要，對設(shè)備和機(jī)器進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)的生產(chǎn)設(shè)施，與定期維護(hù)相比，在頻率上會差異。利用網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)設(shè)備等基礎(chǔ)設(shè)施所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，來處理諸如能源利用效率、溫度、產(chǎn)量等事項，運(yùn)行人員和工廠經(jīng)理可以判斷哪些設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)正常、哪些設(shè)備可能要出故障。
運(yùn)行人員和工廠經(jīng)理就可以據(jù)此做出決策：何時進(jìn)行維護(hù)、安排設(shè)備離線，或者在當(dāng)前的條件下，安排某些設(shè)備持續(xù)運(yùn)行。
當(dāng)某些設(shè)備不能滿負(fù)荷運(yùn)行、但是其輸出仍可以保持在正常變動范圍之內(nèi)時，工廠生產(chǎn)設(shè)施經(jīng)理就可以利用預(yù)測維護(hù)，避免“事實(shí)”上的停機(jī)。例如，一條電池生產(chǎn)設(shè)備生產(chǎn)電池的速度快的驚人，甚至超過人眼可以分辨的程度。
三臺機(jī)器產(chǎn)量大概有10%-15%的波動，這都屬于正常生產(chǎn)范圍內(nèi)的。但是如果利用其它被監(jiān)測的數(shù)據(jù)，如能源利用、運(yùn)行時間和溫度等，操作人員就可以將機(jī)器產(chǎn)量提高10%，從而可以節(jié)約大量成本。
大數(shù)據(jù)是預(yù)測性維護(hù)的基礎(chǔ)
網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)設(shè)備、以及采集、監(jiān)視和分析得到的數(shù)據(jù)(通常被稱之為大數(shù)據(jù))是預(yù)測性維護(hù)流程的基礎(chǔ)。這些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施以及數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能信息，也就是我們正在熱議的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)。根據(jù)Gartner公司的定義，物聯(lián)網(wǎng)就是包含嵌入式技術(shù)以實(shí)現(xiàn)與內(nèi)部狀態(tài)或外部環(huán)境之間的通訊、感知、或互動的物理對象和連接的設(shè)施，它能實(shí)現(xiàn)對整個工廠設(shè)備的監(jiān)視。工廠經(jīng)理和運(yùn)行人員可以根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)所提供的數(shù)據(jù)和信息，將工廠切換到預(yù)定的預(yù)測維護(hù)模式。
預(yù)測性維護(hù)可以利用很多種類型的數(shù)據(jù)，包括設(shè)備運(yùn)行時間、溫度、能源利用、產(chǎn)出以及更多其它數(shù)據(jù)來改善決策的制定和運(yùn)行。比如，在某個消費(fèi)品工廠，一個設(shè)備可以連續(xù)運(yùn)行，維持穩(wěn)定的紙巾生產(chǎn)，但是在其出故障前，能源消耗會大幅飆升。這樣通過監(jiān)視機(jī)器產(chǎn)生的能源消耗數(shù)據(jù)，當(dāng)檢測到能源消耗飆升時，運(yùn)行人員就可及時進(jìn)行干預(yù)，從而避免停機(jī)。
如果采用定期維護(hù)模式，需要將機(jī)器離線，這會在產(chǎn)品周期內(nèi)造成非計劃停機(jī)。通過利用與機(jī)器運(yùn)行有關(guān)的當(dāng)前數(shù)據(jù)，以及過往失效的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，操作人員可以降低對工廠運(yùn)行的不利影響。
實(shí)施預(yù)測性維護(hù)的關(guān)鍵步驟
實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)，不能一蹴而就，需要多層次、逐步完成。下面是在生產(chǎn)設(shè)施內(nèi)開始實(shí)施預(yù)測性維護(hù)的三個關(guān)鍵步驟：
改變采購優(yōu)先等級：工欲善其事，必先利其器，想要利用大數(shù)據(jù)以及物聯(lián)網(wǎng)來實(shí)現(xiàn)預(yù)測維護(hù)，必須要有能夠產(chǎn)生這些運(yùn)營數(shù)據(jù)的設(shè)備?；ヂ?lián)設(shè)備逐漸成為范式，但是在采購流程中，必須將采購優(yōu)先級從傳統(tǒng)設(shè)備轉(zhuǎn)移到可以使用網(wǎng)絡(luò)通訊的互聯(lián)機(jī)器上。這種轉(zhuǎn)換，可能會對組織帶來一定的挑戰(zhàn)，因?yàn)椴痪邆渚W(wǎng)絡(luò)功能的傳統(tǒng)設(shè)備意味著在前期成本上要比互聯(lián)、智能設(shè)備具有優(yōu)勢。
利用互聯(lián)設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，可以避免單一故障事件以及因之而引起的生產(chǎn)線停機(jī)所造成的損失，在一定程度上可以補(bǔ)償采購具有網(wǎng)絡(luò)功能的設(shè)備所需要付出的額外成本。采購決策必須基于整個生命周期內(nèi)的使用成本而不僅僅是前期的投資。
啟用數(shù)據(jù)專家：一旦設(shè)備完成網(wǎng)絡(luò)連接，具有測量和監(jiān)視數(shù)據(jù)功能，生產(chǎn)運(yùn)營經(jīng)理就可以與數(shù)據(jù)專家合作，確保設(shè)備能夠以最優(yōu)的方式采集和使用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)專家可以通過對現(xiàn)場甚至是虛擬場景的評估，來改進(jìn)數(shù)據(jù)運(yùn)營。
聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集的數(shù)據(jù)，可以存儲在云端，通過一個基于服務(wù)器的模型來實(shí)現(xiàn)虛擬監(jiān)視。當(dāng)數(shù)據(jù)被虛擬存儲時，就可以對其進(jìn)行訪問、分析，并在數(shù)據(jù)專家的幫助和指導(dǎo)下，用其指揮和實(shí)施預(yù)測性維護(hù)。這種虛擬化，作為數(shù)據(jù)專家提供服務(wù)的一種，可以加速在工廠內(nèi)實(shí)現(xiàn)預(yù)測維護(hù)。
將正確的數(shù)據(jù)推送給正確的人：利用數(shù)據(jù)驅(qū)動信息，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)的一個關(guān)鍵方面就是在整個組織架構(gòu)內(nèi)推送數(shù)據(jù)，從而可以對決策過程施加最大的影響力。
數(shù)據(jù)必須保存在特定的組織層面，但是必須將其推送到工廠車間層，供車間層單個機(jī)器操作人員利用。與通過智能手機(jī)推送通知、數(shù)據(jù)一樣，生產(chǎn)運(yùn)營經(jīng)理在努力確保數(shù)據(jù)在組織內(nèi)傳輸、從各個渠道將其推送到工廠車間的操作人員時，必須考慮將數(shù)據(jù)傳遞的清晰易懂。
例如，在煤井、采礦和金屬工業(yè)等行業(yè)，天氣狀況是實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)的一個關(guān)鍵因素。如果數(shù)據(jù)采集設(shè)施、優(yōu)化分發(fā)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)已經(jīng)就位，當(dāng)惡劣天氣即將到來時，生產(chǎn)運(yùn)營經(jīng)理就可以通知現(xiàn)場的員工和運(yùn)行人員，而不必安排專門人員來跟蹤天氣預(yù)報。
智能數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施可以顯示，哪些設(shè)備因惡劣天氣造成的降級程度最厲害，設(shè)備的當(dāng)前狀態(tài)，以及在天氣狀態(tài)來臨前應(yīng)當(dāng)進(jìn)行哪些特定的維護(hù)工作。在任何工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)，生產(chǎn)運(yùn)營經(jīng)理應(yīng)確保數(shù)據(jù)應(yīng)能到達(dá)最底層或車間層，這樣相關(guān)人員就可以因之做出響應(yīng)。
這經(jīng)常并不需要通知維護(hù)專家進(jìn)廠，而是確保每個設(shè)備運(yùn)行人員都可以利用這些數(shù)據(jù)來執(zhí)行預(yù)測性維護(hù)，從而優(yōu)化性能。
經(jīng)過綜合考慮的預(yù)測性維護(hù)程序，可以為工廠運(yùn)行帶來顯著的收益。有效利用預(yù)測性維護(hù)的工廠和設(shè)施經(jīng)理，可以獲得可觀的運(yùn)行收益以及競爭優(yōu)勢。一旦某個設(shè)備實(shí)現(xiàn)互聯(lián)，整個工廠內(nèi)的相關(guān)人員必須相信由這些數(shù)據(jù)所得出的結(jié)論，從而可以從基于數(shù)據(jù)的預(yù)測性維護(hù)中獲得最大的收益，盡管這些結(jié)論可能會對以前的優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)認(rèn)知造成挑戰(zhàn)。文/工業(yè)網(wǎng)
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