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使用基于狀態(tài) (CBM)的維護來優(yōu)化智能制造運營

在運營管理方面,生產(chǎn)制造公司面臨著許多挑戰(zhàn),如生產(chǎn)開工不足、利潤率低以及工廠運營活動中缺乏可見度等。實施預(yù)測性維護策略,如基于狀態(tài)的維護 (CBM),是一種積極的可以防止設(shè)備故障、解決上述運營難題的方法。

維護策略對于制造企業(yè)的運營管理至關(guān)重要。通常,制造商40%的運營開支都用于維修。盡管這數(shù)額很大,但傳統(tǒng)的維護方法,如走查、隨機檢查、和年度停機檢修計劃很耗費時間,而且容易引起人因故障。這種方法產(chǎn)生的數(shù)據(jù),往往也無法提供關(guān)于設(shè)備質(zhì)量、工廠車間操作、生產(chǎn)缺陷和故障的有用信息。

解決這些問題的緊迫性正在推動整個制造業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化使制造商能夠改變商業(yè)模式,提高運營效率和整體設(shè)備效率。智能預(yù)測維護解決方案使制造商可以在生產(chǎn)制造過程中采用有效方法,提高設(shè)備的正常運行時間。

基于狀態(tài)的維護可以分3個階段實施。數(shù)字化咨詢有助于實現(xiàn)更智能的監(jiān)控和維護;通過數(shù)據(jù)采集和智能收集以實現(xiàn)安全的部署;通過傳感器進行有效的數(shù)據(jù)收集可以增強決策能力。圖片來源: L&T

智能維護的出現(xiàn)

使用傳統(tǒng)的監(jiān)視和維護方法進行繁重的數(shù)據(jù)分析,對工人來說很耗時。由于工廠設(shè)備變得越來越復(fù)雜,過時的監(jiān)測和維護技術(shù)會導(dǎo)致工廠整體生產(chǎn)能力降低5% 到20%。由于關(guān)鍵設(shè)備故障,造成整個工廠生產(chǎn)線停機的事件也常見諸報端。意外的設(shè)備故障,可能會導(dǎo)致生產(chǎn)成本的增加,從而對資產(chǎn)利用率水平產(chǎn)生不利影響。這類問題,可以通過實施智能維護系統(tǒng)來避免,能夠為有意對生產(chǎn)制造進行優(yōu)化的公司提供幫助。

下一代設(shè)備監(jiān)視和維護戰(zhàn)略,將使公司能夠通過分析實時數(shù)據(jù)來預(yù)測未來可能的設(shè)備停機,從而提高對生產(chǎn)進度的控制,并最大限度地減少運營的不確定性。全球的制造企業(yè)已意識到行業(yè)內(nèi)部的轉(zhuǎn)變,并致力于探索如何充分利用基于狀態(tài)的維護來進行預(yù)測性維護。

如何進行基于狀態(tài)的維護工作

基于狀態(tài)的維護是基于實時數(shù)據(jù)優(yōu)先、優(yōu)化維修資源的一種高級設(shè)備維護方法。基于狀態(tài)的維護融合了人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等最新技術(shù),使制造商能夠及時做出明智決策。從預(yù)測維護解決方案中獲利的制造商,將從很多方面受益,并可以在實現(xiàn)卓越運營方面取得進展。

基于狀態(tài)的維護可分3個階段實施:

1. 數(shù)字化咨詢: 第一階段的典型活動包括評估當(dāng)前的維護方法,確定制造商是否采集到任何數(shù)據(jù),以及如何使用這些數(shù)據(jù),評估基于狀態(tài)維護的部署和設(shè)備對IT技術(shù)的要求。

2. 數(shù)據(jù)采集和分析: 然后,與供應(yīng)商一起制定基于狀態(tài)維護的戰(zhàn)略規(guī)劃,通過使用傳感器、振動測量、產(chǎn)品取樣和其它方法來捕獲數(shù)據(jù)。分析這些數(shù)據(jù),并據(jù)此自定義基于狀態(tài)維護的解決方案。

3. 實施全面計劃: 在最后階段,解決方案的所有模塊相互連接,并監(jiān)視各種關(guān)鍵設(shè)備參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可以在手持設(shè)備上以報告的形式可視化呈現(xiàn)出來,幫助制造商及時做出設(shè)備維護決策。

基于狀態(tài)維護的收益

基于狀態(tài)的維護解決方案的主要目的是預(yù)測設(shè)備故障。根據(jù)經(jīng)常使用的"故障和修復(fù)"策略以確保機器的可靠性,對于采用最新技術(shù)、也更復(fù)雜的數(shù)字化設(shè)備工廠來講,不是衡量設(shè)備健康的最有效方法。基于狀態(tài)的維護技術(shù)具有很大的靈活性,這就是為什么確保進行基于狀態(tài)的維護的頻率需要保持最佳的原因。例如,在對軸承進行振動分析時,基于狀態(tài)監(jiān)測任務(wù)的頻率主要決定因素是平均故障時間、失效時間或潛在功能故障間隔。為了確保在功能故障之前檢測到問題,必須在小于平均故障時間間隔的頻率下對軸承進行監(jiān)測。

基于狀態(tài)的維護也提高了資產(chǎn)的有效性。任何企業(yè)都需要盈利,都需要確保投資回報率。同樣,對于制造商來說,要實現(xiàn)最大化的資產(chǎn)利用率,降低設(shè)備故障至關(guān)重要。基于狀態(tài)的維護允許制造商建立趨勢,預(yù)測故障,并計算資產(chǎn)的剩余壽命。制造商將獲得更多的智能信息,使他們能夠為維護計劃、備件/庫存計劃等進行數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。數(shù)據(jù)也將提供關(guān)于資產(chǎn)歷史和相關(guān)過程歷史的有用信息,如熱量循環(huán)、壓力循環(huán)、以及高振動、停機時間等信息。根據(jù)所收集的數(shù)據(jù),可以確定一個組件的平均壽命,并采取適當(dāng)?shù)男袆印?/p>

制造商將其運營費用的40%,花費在關(guān)鍵設(shè)備的運營上,另外5% 至8% 被指定用于關(guān)鍵設(shè)備的維修。任何意外設(shè)備故障都可能導(dǎo)致停機,這可能會對工廠的生產(chǎn)造成負面影響,并妨礙公司有效滿足市場需求的能力。在這種情況下,基于狀態(tài)的維護可以以多種方式幫助制造商。

例如,振動分析使制造商能夠確定軸承、軸、聯(lián)軸器、轉(zhuǎn)子等機械零件的故障,并在需要緊急操作時通知相關(guān)人員。另一個突破性的創(chuàng)新是,基于狀態(tài)的維護解決方案能夠預(yù)測故障的發(fā)生,比如,與電流相關(guān)因素導(dǎo)致的超載、短路、漏電、扭矩預(yù)測、和缺乏潤滑等。

半導(dǎo)體制造業(yè)的不斷發(fā)展,以及對創(chuàng)新數(shù)字技術(shù)的大量采用,大大降低了傳感器的成本。IT公司正在部署經(jīng)濟有效的集成軟、硬件等各種技術(shù)的基于狀態(tài)的維護解決方案,如振動測量和分析、紅外、電流分析等。它能為關(guān)鍵參數(shù) (包括溫度、聲學(xué)、壓力和振動) 收集實時數(shù)據(jù)。這可以預(yù)防計劃外停機、年度大修停機、最大限度地減少人為錯誤,并消除用于評估設(shè)備條件的人工成本。

基于狀態(tài)維護的成本分析

基于狀態(tài)維護所產(chǎn)生的成本受到機器類型、運營性質(zhì)的影響,需要考慮各種因素,例如,防止在每小時生產(chǎn)價值1萬美元產(chǎn)品的機器上發(fā)生軸承故障。如果發(fā)生了5個小時的停機,就可能會造成5萬美元的生產(chǎn)損失。

一般來說,基于狀態(tài)的維護在第一年就可以幫助降低12%的維修成本,并將機器可用性大幅提高至92%。基于狀態(tài)的維護還可以減少約25%的意外故障;修理和檢修時間降低幾乎一半。大量備件的庫存也可以減少20%,在第一年將就可以將每年的維護成本降低15%。除了資產(chǎn)性能方面的收益之外,基于狀態(tài)的維護還帶來了諸多收益,包括:

●確保運營順利進行;

●優(yōu)化生產(chǎn),盡量減少因機械相關(guān)延誤而造成的工廠生產(chǎn)中斷;

●更高的客戶滿意度;

●卓越的生產(chǎn)力管理;

●更好的供應(yīng)鏈關(guān)系。

例如,讓我們來看看工廠壓縮機故障。壓縮機的維修和更換費用可能高達20萬美元。除此之外,還會導(dǎo)致產(chǎn)量損失和生產(chǎn)時間的減少。這將影響交貨日期和服務(wù)可用性,還會進一步打亂生產(chǎn)計劃。

基于狀態(tài)的維護解決方案,可以預(yù)測故障并提醒工人,在故障發(fā)生之前解決問題。維修費用僅為3.5萬美元,為制造商節(jié)約了16.5萬美元。對持續(xù)監(jiān)控方面的投資,可為生產(chǎn)制造商帶來高達11倍的投資回報率。

再舉一個例子,生產(chǎn)制造過程中會出現(xiàn)傳送帶馬達故障,造成包裝生產(chǎn)線計劃外停機,導(dǎo)致產(chǎn)量和收入減少。為克服這一問題,制造商決定部署端到端的基于狀態(tài)的維護解決方案。該解決方案開發(fā)了一種工業(yè)邊緣網(wǎng)關(guān)模塊,用于在不同負載條件下持續(xù)采集數(shù)據(jù)。

該模塊還解決了數(shù)據(jù)采集和存儲問題,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)流量的增加和基礎(chǔ)設(shè)施成本的提高,尤其是面臨機器數(shù)據(jù)的時候。該模塊采用集成的機器學(xué)習(xí)和人工學(xué)習(xí)算法,收集并分析傳送機器電機振動、溫度和電流等關(guān)鍵數(shù)據(jù),并僅將處理后的數(shù)據(jù)發(fā)送到云服務(wù)器。

此外,通過基于云的分析獲得的寶貴信息,可以觸發(fā)預(yù)定義事件的警報和通知,以便在潛在設(shè)備故障發(fā)生之前發(fā)送警告。該解決方案還使用企業(yè)資源規(guī)劃 (ERP) 服務(wù)器,實現(xiàn)自動化的工作訂單,將數(shù)據(jù)整合到報告中,并在手持設(shè)備上實現(xiàn)可視化,從而在故障發(fā)生前采取數(shù)據(jù)驅(qū)動的維護操作。基于狀態(tài)的維護解決方案使制造商能夠?qū)⒃O(shè)備的正常運行時間增加約 93%,并將維護成本降低約14%。解決方案還確定了平均故障時間、資產(chǎn)健康指數(shù)和下次維護時間等方面的信息。

領(lǐng)先的全球制造商們已經(jīng)開始采取足以改變游戲規(guī)則的方法,戰(zhàn)略性的將維護解決方案轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芊?wù)和資產(chǎn)管理解決方案。隨著先進技術(shù)不斷推動行業(yè)發(fā)展,那些采取措施實施高級分析維護的制造商,將提高整體性能,減少浪費,并有效解決計劃外的銷售需求。

標(biāo)簽: 狀態(tài)   智能  
來源:
編輯:GY653

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