【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問題的解決方案。
 

　　從機器人技術(shù)到控制系統(tǒng)、先進傳感器和工業(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問題的解決方案。
 

　　為了最大限度地減少停機時間，工業(yè)制造商正在采用預測性維護(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，預測性維護讓企業(yè)從傳統(tǒng)的被動維護變?yōu)樵诠收习l(fā)生之前進行預測和預防。
 

　　01  預測性維護在制造中的作用
 

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

　　預測性維護是一種數(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，預測性維護收集有關(guān)溫度、振動和性能等各種參數(shù)的實時數(shù)據(jù)。然后使用復雜的算法和機器學習模型分析這些數(shù)據(jù)，以在潛在故障發(fā)生之前對其進行預測。這種積極主動的方法允許企業(yè)及時干預，防止故障發(fā)生并確保生產(chǎn)過程順利進行。
 

　　02  制定三階段實施方法
 

　　雖然預測性維護的好處是不可否認的，但其實施效果可能會因組織當前的基礎(chǔ)設(shè)施和資源而異。即使是深入自動化進程的制造商也可能需要通過一系列較小的步驟來實施預測性維護。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測性維護之旅。
 

　　1  第1階段：整合現(xiàn)有智能設(shè)備
 

　　預測性維護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)的實時數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是預測性維護的命脈，為分析和預測提供了原材料。
 

　　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)的進一步發(fā)展奠定了堅實的基礎(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)建強大的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施
 

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

　　采用更全面的預測性維護方法，包括添加專用傳感器并將所有數(shù)據(jù)捆綁在一起進行深入分析。強大的網(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。
 

　　對于想要創(chuàng)建復雜預測性維護計劃的企業(yè)來說，預配置的解決方案提供了一個經(jīng)濟高效的切入點。這些解決方案通常結(jié)合了針對特定設(shè)備類型或應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建議，使人員能夠采取預防措施并避免代價高昂的停機時間。
 

　　即使制造商尚未在其預測性維護計劃中充分探索人工智能 (AI) 和機器學習 (ML)，也應考慮投資互聯(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@些強大的技術(shù)做好準備。
 

　　需要注意的一點是：在沒有適當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。制造商在加強預測性維護時，應首先關(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大計劃。
 

　　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)性不僅可以預測設(shè)備故障，還可以預測性能下降和異常。借助強大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和AI，制造商可以開發(fā)定制和復雜的預測性維護模型。對于那些已經(jīng)將這些解決方案作為其自動化計劃一部分的企業(yè)來說，這可能是一個自然的附加功能。
 

　　03  高級預測分析的五大優(yōu)勢
 

　　從基本預測性維護到高級預測分析的旅程是一個變革性的旅程。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：
 

　　● 增強的可靠性。通過預測和預防設(shè)備故障、確保不間斷生產(chǎn)和提高運營效率，預測性維護可以最大限度地減少停機時間和生產(chǎn)損失。
 

　　● 延長設(shè)備壽命。預測性維護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)潛在危險可最大限度地降低 設(shè)備故障導致事故或傷害的風險。
 

　　● 優(yōu)化性能。預測性維護為設(shè)備性能提供有價值的實時和長期見解，支持數(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。
 

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

　　04  預測性維護的未來趨勢
 

　　傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)分析和AI的不斷進步將進一步增強預測性維護的能力。在未來幾年，制造商可以期待看到：
 

　　● 更復雜的預測模型。AI將在開發(fā)準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測故障，還可以預測性能下降和異常。
 

　　● 自學習和自適應系統(tǒng)。預測性維護系統(tǒng)將隨著時間的推移不斷學習和適應，根據(jù)新數(shù)據(jù)和不斷變化的運行條件完善其預測和建議。
 

　　● 與其他系統(tǒng)集成。預測性維護系統(tǒng)將與其他運營技術(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，并實現(xiàn)實時決策。
 

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

　　預測性維護有助于改善工業(yè)運營。通過采用分階段實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。
 

　　通往預測性維護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開始。在此基礎(chǔ)上，他們可以選擇最符合其資源和目標的切入點。
 

　　通過實現(xiàn)顯著的設(shè)備可靠性、運營效率、安全性和成本效益，采用先進的數(shù)據(jù)驅(qū)動型預測性維護方法的制造企業(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。