虹科科普 | 3个方面带您了解工业4.0商业模式下的「预测性维护自动化」
前言
工业制造界的每个人都听说过有关停机的故事。但是对于那些经历过的人来说，诸如一小时的停机时间使制造商每小时损失高达260,000美元或4小时内损失200万美元之类的统计数据并不能说明全部情况。除了金钱损失外，停机的实际成本还包括幻灭的劳动力，当持续的设备故障发生时，员工的积极性就变得更加难以激发。这些是预测性维护自动化迅速成为企业融入日常业务运营的工业概念的一些原因。
本文将讨论：
- 作为工业4.0商业模式的预测性维护
- 自动化预测维护程序的好处
- 在工业设施中实现预测维护自动化的步骤
作为工业4.0商业模式的预测性维护
预测性维护涉及采取先发制人的方法，在工厂设备发生故障之前发现故障，进行维护和维修。与每个工业4.0概念一样，此方法也依赖于数据捕获和分析。因此，了解车间资产产生的历史和当前数据的能力是在组件和装配级别自动执行维护任务的基础。
尽管预测性维护是工业4.0的概念，但它仍然适用于旧资产和相对较新的资产。根据 《工厂工程师手册》，预测性维护能够将停机时间减少约20％ ，而使过程自动化的选项可以进一步增加该百分比并减少计划外停机时间。集成整个车间的预测性维护自动化的选择还具有许多好处，其中包括：
1.降低总制造成本（TMC） –在制造，维护成本，维修和昂贵的更换成本中，开发产品所需的TMC占相当大的比例。预测性维护自动化有助于显着降低这些成本。这些方式包括了解设备的使用寿命，安排计划的停机时间以及计划备件的库存清单。
自动化的预测性维护计划会导致计划内的停机，从而使生产转移到受影响的设备之外。它们还消除了计算中人为错误的可能性，该错误可能会延迟与车间设备相关的维修或维护活动。自动化过程还对企业的备件库存产生蝴蝶效应。可以将要完成的任务的 知识用于提前自动执行更换零件的购买，从而减少过多的库存，同时确保维护团队拥有该任务所需的所有工具。
2.延长了机器部件的使用寿命 –自动进行定期的预测性维护活动可确保按时完成任务。在维护方面严格遵守时间表的原则会延长机器中组件的使用寿命。这是因为机器及其组件将配备有保持其运转直到下一个维护周期所需的资源。
3.减少车间事故 –在制造设施中，仅在美国，物料搬运设备每年就造成约85人死亡和数千人受伤。这些事件的发生是由于叉车功能异常，员工疏忽，更重要的是，物料搬运设备维护不善。这是自动执行预测性维护活动的地方。通过适当的维护，物料搬运设备和其他工程资产将按预期运行，而不会给毫无戒心的车间工人带来任何意外。
在生产设施中实现预测性维护自动化的3个步骤
与大多数制造概念或业务模型一样，存在采用自动预测性维护的步骤。这些步骤包括：
1. 将数据捕获设备集成到设备中 –使预测性维护自动化的第一步涉及从设备中捕获相关数据。在未开发的设施中，使用的常规制造设备配备有传感器和执行器，用于监视组件的性能和运行状况。在棕地设施中，只有在将智能设备集成到旧设备中之后才能实现数据捕获。
智能人机界面装置设备 -可用于跟踪车间设备的温度，振动和其他方面。有了这些历史数据以及停机时间或故障率数据，就可以完成整个车间的预测性维护活动的自动化过程。制造企业还需要设置工业云解决方案，分析应用程序和功能票证或警报系统，以使预测性维护过程自动化。
2. 实时监控模式的算法 –对于刚刚起步的制造企业，可以理解的是无法获得为设备运行状况提供背景信息的历史数据。这是机器学习和人工智能发挥作用的地方。企业将需要购买服务或构建由支持基于条件的监视的算法支持的应用程序。这些服务是本节第一点中突出显示的应用程序。
同样重要的是要注意，随着IT基础架构启动流程和设备收集数据，有多种评估比较机器数据的技术。制造商可以选择从提供数据服务的平台购买相关数据，或者使用设备的维修或保养指南作为标准进行推断。
3. 从根本上改变维护观念 –在车间中集成自动预测性维护的成功仍然取决于管理层和员工对预测性分析的了解。这就是为什么需要制定有关使预测性维护自动化的管理和员工策略很重要的原因。如上所强调的，在制造机构的四面墙中的利益相关者必须了解实现自动化所需的条件及其带来的好处。
企业在集成自动化预测性维护方面的成功取决于管理团队和员工的承诺水平。只有这样，自动化过程才能成功，因为每个人都了解他们在自动化生产车间中的角色。
结论
使预测性维护自动化时，建议使用试点程序使每个人都在同一页面上。如果正确完成了自动化，制造组织可以将停机时间减少55％，将维修和大修时间减少约60％。有效的维护文化还将减少设备更换的支出，同时为提高生产率创造有利的环境。