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使用预测来获得规定

EP编辑人员|2020年3月15日

建立预测维护实践将带来重大的红利,但目标应该是规范性维护文化。

预防资产管理是阶梯石材进行规定的实践。

由ABB资产生命周期服务Paul Gogarty撰写

当我们在工业互联网(IIOT)时代生活和工作时,我们习惯于看到技术和设备的持续创新,以及在工业和流程自动化中提供的新功能。10bet在线娱乐随之而来的是新的想法和应用程序,即使他们还没有,这些想法和应用将成为我们工具箱和词汇的一部分。我们的资产维持方法是这种进化弧的一个很好的例子。

从历史上看,预防性维护一直是整个行业的普遍做法。通过这种方法,以设定的时间间隔或在一定量的使用后进行维护,通常由制造商设定的时间表预先确定。希望在商定的时间表上执行全面或部分维护能够防止由机器故障或故障导致的停机时间外。这需要严格的记录保存和仔细的计划以及维护措施的安排。预防性维护的一个关键要素是,无论机械是否最佳运行,都可以进行进行进行,因此,是否确实需要维护。

物联网技术允许制造商使用自动化系统收集的数据,实际上预测失败并根据历史数据规定预防措施,这些数据考虑了个人流程的细节,制造的产品以及它的环境正在制造。这种方法可以防止迫在眉睫的失败,大力协助计划,优化正常运行时间,并通过在最佳时间应用维护资源来降低总体维护成本。结果是对企业盈利能力的积极影响。这项技术是一条垫脚石,可以连续更聪明,更自动化的维护实践,从而有效利用人力资源。

预测性和规范性术语通常可以互换使用,就好像它们指的是同一件事一样。这是不正确的。尽管预测维护的频率越来越高,但规范性仍处于早期阶段,并且在将来渴望渴望。

创建条件

预测维护建立在条件监测的坚实基础上。条件监视使用传感器和现场设备来收集有关机械的信息,并提供智能,以衡量设备实际需要维护,而不是依靠预先安排的间隔。它实时运行,生成有关设备状态和操作的最新信息,并通过常规或连续评估和异常检测告知。

使用的传感器和设备可以连接到植物网络,并通过IIT技术在企业中共享。传感器和设备生成的数据可以托管在边缘或云环境中,从而使它们与来自其他生产站点的数据或企业范围的历史数据结合在一起,并分析了应执行的维护类型。边缘和云应用程序是预测维护的重要驱动力,因为它们为利用,过程和使用从广泛来源获得的数据创造了更多的机会。

在整个工业自动化中,传感器和探测器已10bet在线娱乐经使用了二十多年。只有当计算马力可以加速数据分析以实用和有效使用时,IT行业才开始了解如何使用所需的分析,而潜在的潜力则用于在工业自动化中使用它。10bet在线娱乐生产商能够在资产条件上使用越来越高的数据来创造更深入的洞察力和更好的资产管理分析。

尽管预测性和规范实践极大地提高了运营效率,但它们在提高公司盈利能力方面具有更大的价值。

预测能力

除了允许的更有效,更精确的维护时间表外,预测维护提供工厂运营的运营福利是其吸引力的关键部分。及时维护帮助工业生产商避免机器故障和随后的昂贵停机时间。与以固定时间间隔相比,仅在必要时进行维护也会降低成本。

此外,强制维护实际上可能导致由于人为错误而导致不必要的故障,例如在重新组装设备时忘记了零件,或者无法正确拧紧紧固件。在这些情况下,最好不要触摸设备。

高级预测维护可以生成分析,以证明必须维护设备以避免失败,并提供有关故障可能性和预测失败时间的其他信息。该信息使整个资产基础更加准确,有效的维护计划。

这种特定的知识使生产者充满信心地安排关闭,从而使他们能够在可能的情况下延长维护之间的时间以最大化正常运行时间。

它还使他们能够准确计划要优先考虑哪些维护活动,哪些维护活动可以推迟,而不会出现失败的风险。他们可以将维护措施归类在一起,并主动解决迫在眉睫的问题,这取决于可预见的运营未来失败的可能性。这意味着也可以减少关闭时间的持续时间,从而为生产时间提供更多的日历时间。

除了优势预测维护可为工厂运营和生产力提供,更广泛的宏观因素推动了其采用。市场压力导致人们对不断较高的生产可用性的需求又需要最大的资产可用性。及时和有针对性的维护有助于实现这一目标。

同样,增加利润率的压力迫使生产者扭转最后一次生产能力,同时减少维护和运营支出。预测维护是实现这一目标的有效方法。

老化的资产和资本预算较小,正在促使生产商寻找延长资产寿命的新的,更有效的方法。有效的资产管理和维护确保业务最大化其机械上的资本支出。

规定的未来

规定维护如何不同,它将提供什么新解决方案?

我们对资产及其运营方式的理解正在不断扩大。算法现在识别机器何时输入故障模式,并可以识别其周围的前条件。这些过程是自动化的,但是它们通常需要人类做出决策并批准任何相关的维护行动。

目的是使用机器学习和人工智能应用程序来理解和发现导致故障模式的模式。然后,除了简单的监视和推荐外,这些应用程序可以配备自己的决定,以对下一个维护步骤做出自己的决定,并自动对它们采取行动,因为在物理宇宙中可以做到这一点。有了足够的智能,当植物的资产遇到破坏或进入意外状态时,就可以在概述和纠正方面以较少的人类相互作用运作。

这为敏捷性和操作响应能力提供了更多的机会,可以对生产力和盈利能力产生积极影响。自主控制可用于根据市场的设备状态和/或产品需求和价格来改变工厂的运行方式。传感器和设备将连续收集数据,将其与工厂中的其他机器进行比较,并从云中进行更广泛的数据,然后实时生成洞察力和可操作的响应。

规范性维护将使生产者能够以最有效,最有利可图的模式运行工厂,同时响应市场需求和最大化设备维护间隔等因素。

将来,拥抱规范性维护的可能性将需要改变基础架构,管理和运营。采用预测维护,本身需要有效利用新的系统和工作方法,这是朝着正确方向迈出的一步。如果要成功使用,则需要进一步的更改,并且其收益得到了充分的赞赏。现有系统将需要更新和中断,以有效地进行规范性维护方法。EP

Paul Gogarty是英国彼得伯勒的ABB资产生命周期服务的产品经理。他负责ABB安装的基础管理服务,企业资产管理工具以及ABB工业自动化的生命周期成本估算。10bet在线娱乐

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