工業(yè)4.0變革，預測性維護起關(guān)鍵作用

全球制造業(yè)市場(chǎng)競爭環(huán)境日益激烈，對于工廠(chǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，降低生產(chǎn)線(xiàn)成本是一項重大的挑戰，關(guān)系的企業(yè)的長(cháng)久發(fā)展之生計。而無(wú)法預料的停機時(shí)間意味著(zhù)更高的生產(chǎn)成本，可能會(huì )拖長(cháng)訂單的交付時(shí)間甚至影響到聲譽(yù)問(wèn)題。

隨著(zhù)工業(yè)4.0模式的出現，制造業(yè)格局發(fā)生了改變，設備維護開(kāi)始轉變?yōu)檎嬲深A測的功能。采用預測性維護方法是最大限度延長(cháng)設備正常運行時(shí)間的關(guān)鍵，最終確保生產(chǎn)線(xiàn)一致的效率水平，設計工程師正在尋求數字解決方案以縮短機器停機時(shí)間。

例如基于狀態(tài)監測的方法，在生產(chǎn)設備是安裝傳感器，每個(gè)傳感器設置報警的上限和下限值，并根據操作說(shuō)明和過(guò)去的經(jīng)驗來(lái)給管理者提示。這種方法可以讓維護人員深入了解機器運行狀況，知道何時(shí)更換重要機器的組件，從而避免整個(gè)機器故障。

數字預測維護解決方案是對實(shí)時(shí)數據的全面解釋?zhuān)兄趯?shí)施預期的管理措施，最終減少停機時(shí)間。因此，智能工廠(chǎng)不僅僅安裝可以收集大數據的傳感器，必須將數字化與云計算結合起來(lái)。

數據是預測性維護的關(guān)鍵

有了傳感器，就能采集大量來(lái)自生產(chǎn)線(xiàn)的底層數據，但這些數據本來(lái)是散亂的。從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，數據需經(jīng)過(guò)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(lái)自傳感器網(wǎng)絡(luò )的數據變得有用，必須對其進(jìn)行可視化、評估和處理。

目前，市場(chǎng)上已經(jīng)有不少的平臺可以做到數據收集、分析，例如通用電氣的Predix、西門(mén)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(chǎng)的相關(guān)數據。

在數據和分析處理過(guò)程中，基于日益強大的計算能力，算法和數學(xué)模型在幕后不斷發(fā)揮作用，使得軟件能夠將大量的數據進(jìn)行連接、分析、預測，以供工廠(chǎng)車(chē)間維護人員使用。此外，還可以通過(guò)機器學(xué)習的方法，加強對于數據的處理能力。

未來(lái)工廠(chǎng)變得越來(lái)越智能

大數據的運用將讓制造業(yè)保持最大的競爭力，傳統制造業(yè)工廠(chǎng)實(shí)施工業(yè)4.0的最終目標是降低成本，并期望能夠帶來(lái)更高的產(chǎn)能和質(zhì)量保證。工業(yè)4.0模式工廠(chǎng)的所有設備均是聯(lián)網(wǎng)的，從而提供更好的控制和性能可見(jiàn)性。

預測性維護的本質(zhì)是在最佳時(shí)間更換組件，基于廣泛連接的工廠(chǎng)設備，實(shí)時(shí)監控生產(chǎn)設備的健康狀態(tài)，最終保持生產(chǎn)線(xiàn)平穩有效的工作水平。預測性維護的優(yōu)勢是準確的故障查找和預測能力，通過(guò)結合專(zhuān)家人工監測、機器學(xué)習等來(lái)達到更高的準確性。工業(yè)4.0模式下，預測性維護幫助工廠(chǎng)設備更高效地運行，以提供更好的一致化質(zhì)量和產(chǎn)出水平，從而實(shí)現盈利能力和競爭力的最大化。而隨著(zhù)數據利用和可視化驅動(dòng)軟件的發(fā)展，未來(lái)工廠(chǎng)將變得更加智能化。