云維保專家推薦：數字化運維與預測性維護是工廠安全生產的重要一環
云維保專家推薦：數字化運維與預測性維護是工廠安全生產的重要一環
近期一些地方接連發生火災等安全事故，暴露出隱患排查整治不到位、安全生產責任不落實等突出問題，再次敲響了警鐘。安全生產包括生產環境、設備等方面的安全，著力加強生產環境風險監測、設備運行監測，防止傷亡事故、設備事故，實現風險事前精準預警、生產設備異常預測意義重大。作為安全生產的重要參與力量，安防產品技術將愈來愈發揮著不可替代的重要作用。通過人工智能、云計算、物聯網、大數據、AI視覺等技術，為工業生產場景提供安全生產監測、設備預測性維護解決方案。數字化運維與預測性維護是生產企業工廠安全生產的重要一環，本文將從制造企業工廠車間生產設備異常預測、運行維護等角度，展開分析和探討有關路徑。
一、數字化運維價值
隨著工業及科學技術的發展，現代設備發展的一個總體趨勢是向密集化、復雜化、智能化和自動化方向發展，在役設備運行中的故障導致惡性事故屢見不鮮，現代產業迫切需要采用保障在役設備安全運行的相關監測技術，揭示設備運行狀態的發展演變規律，實現早期故障預報，進而避免故障，特別是惡性生產安全事故的發生。
傳統“手拉肩扛”的運維模式，由于完全依靠人工技術水平，運維管理效率低下，具有以下四方面的局限和隱患：
一是難度高。傳統由人力進行故障巡檢與診斷的方式，對分析人員技術水平要求較高，維修難度較大。
二是人工巡檢風險較高。傳統的設備監測，依靠人員實地進入危險的作業場所和設備中進行檢查測試，風險性較高，效率大打折扣。
三是難以掌控生產設備實時狀態。沒有精確的傳感器對數據進行收集，很難做到實時了解設備狀態并進行精確分析，不能有效掌控生產設備的實時狀態。
四是無法預測故障。沒有精確的數據和分析支撐，無法實現對設備故障的預測，會大大增加設備故障風險，降低生產效率。
為了解決這些問題，工廠企業對生產設備的狀態監測，由人工巡檢逐漸轉向以數智化進行實時監測的發展趨勢，通過數字化工具解決生產設備預測性維護需求，有效解決制造企業工廠管理、生產設備維保。運維一直以來，都是制造企業工廠生產運營管理中，不可或缺的一環，運用新一代信息技術改變運維模式，具體可為制造企業工廠生產帶來如下價值：
一是保障連續運行。基于可靠、真實的生產設備運行數據，實現設備當前運行狀態的判斷和未來狀態的預測，可精準定位故障部件、分析故障根因、全面監測故障劣化趨勢、評估故障部件剩余壽命，將維護維修決策由臨時、事后搶修等，轉變成計劃、預測性維修，可有效減少非計劃停機次數，從而保障并且有效提升企業的生產設備稼動率等綜合效益。
二是保障設備安全。通過對設備狀態的判斷和預測，避免設備故障引起的連鎖反應，可最大限度地降低安全事故風險。
三是保障企業效益。在企業的設備實際運維中，“過修”導致大量備件庫存，“欠修”導致事后搶修，采用數字化運維，可實時掌握設備狀態，實現預測性維護維修，最大限度減少“過修”或“欠修”，優化備件庫存，減少備件資金占用，降低事后搶修比率。
四是建立故障數據庫。隨著歷史數據和過程數據的大量積累，建立具有企業自身特色的設備故障案例庫，豐富典型故障模型，可不斷推進故障建模智能化分析技術在企業的應用，使分析結論更加智能和準確。
五是助力運維管理模式升級。基于可靠、真實的設備運行數據，實現設備當前運行狀態的判斷和未來狀態的預測，改變之前基于經驗的事后維修、計劃性檢修的設備運維模式，逐漸向基于設備狀態的高階設備運維管理模式轉變，實現數字化、信息化驅動，變革設備運維管理模式，步入預測性維護模式。
二、預測性維護的必要性
工業企業生產設備是企業生存發展的物質基礎，也是重要的企業固定資產，而且企業生產效率的高低，效益是否穩定提升，關鍵也是看生產設備能否正常運轉、安全運行。為此，工業企業必須加強設備管理，做好預測性維護。
簡單來說，預測性維護是一種能夠預測機器部件未來故障點的技術，通過這項技術就可以在機器部件發生故障之前制定計劃，對其進行部件更換。這不僅可以使設備的停機時間降到最低，使部件的壽命最大化，同時，還能保證生產效率的穩定性。完整的預測性維護主要包括數據采集和處理、健康度監測、維護管理與執行三個階段。
1.數據采集和處理階段
通過物聯網傳感器設備，采集設備的特征數據，同時進行分類，為設備健康狀態的預測，提供數據基礎。
2.健康度監測階段
在此階段中，需要根據機理或數據建立出預測模型，然后，把采集分類的設備特征數據，輸入到預測模型當中，從而，能夠判斷出設備的狀態，以及未來的變化趨勢，提前預測故障可能發生的趨勢和未來設備的健康度，避免設備突發故障的隱患，確保產線不停擺及生產安全。
3.維護的執行和管理階段
在該階段中，需要將健康度分析的結果與工廠企業設備執行管理進行結合，制定維護的策略，監控維護策略的執行，記錄維護的實施過程，并通過維護管理數據的積累，持續更新升級迭代維護策略。
設備的維護有事后維護、預防性維護和預測性維護三種方式：
事后維護是在設備產生故障后采取措施進行維護，設備宕機、在制品損失都是非常大的，是一種成本較大的維護方式。
預防性維護屬于提前維護，是一種基于時間、性能等條件對設備進行有計劃無目標地維護。
相比于事后維護和預防性維護，預測性維護通過對設備運行數據的實時監測和分析，預測設備的故障和維護需求，具有根據需要進行維護的特點。
設備維護的方式，從事后控制到預防性維護，再到預測性維護的發展趨勢，顯然，預測性維護是具有更為廣闊的發展前景的。
三、數字化運維與預測性維護實踐探索
運維的核心價值是預防，從監測到報警，從預測到維護，實現對設備的全生命周期管理，行業企業推出了有關業務產品、技術、方案，能夠為制造型客戶企業的工廠生產設備提供在線振動監測、故障預測、故障診斷、智能運維。
以筆者所在公司為例,新維智能研發的云維保，以“智能維保+技術共享+工業互聯網+AIOT設備聽診”的方式，利用工業互聯網標識解析服務+云計算+物聯網技術+大數據采集+微服務+GIS+邊算系統等先進技術，實現對生產設備的全生命周期管理，解決工廠信息化、智能化、移動化的產業升級需求，
工廠企業管理層可通過PC、移動端實現對設備的多時間維度數據趨勢圖分析、報警信息、指令下發、監控數據等功能，查看現場的參數和設備的狀態，快速響應現場的事件和報警，有效避免停機損失、換裝調試損失、暫停機損失、減速損失、啟動過程次品損失和生產正常運行時產生的次品損失等。
任何預測性維護策略的關鍵部分是傳感器，可實時捕捉機器的生命體征，生產設備完整的狀態監測包含多個傳感器，用以收集包括振動、溫度、噪音、壓力、流量、油液、電流等在內的重要設備參數。其中，振動信息是當前使用最普遍、最能反映設備當前狀態的參數。振動信息的監測通常是指，對設備的振動進行采集，并通過人工智能對設備振動信息進行學習、處理和分析，可以了解設備運行的整體狀況，從而，做出關鍵的設備維護決策。
由于工業現場環境比較惡劣，傳感器的選擇就顯得尤為重要，相對于壓電式振動傳感器，新維智能公司提供的云維保Mbox設備聽診軟硬件產品服務的系列傳感器具有功率密度高、體積小、重量輕、耗能低、慣性小、諧振頻率高、響應時間短、直流響應及安全可靠等特點，在振動監測方面，積累了豐富的經驗。由于體積小，可以把信息的獲取、處理和執行集成在一起，組成具有多功能的微型系統，集成于大尺寸系統中，從而，大幅度地提高系統的自動化、智能化和可靠性水平，最終達到為工廠高價值生產設備的預測性維護目的。
四、結語
設備運維的主體是設備物理實體，隨著數字智能運維的不斷推進，這些設備所產生的海量數據，將會幫助制造業進一步改善運營效率。數字化運維在保障設備健康服役、預防安全事故、實現智能運維等方面發揮著重要作用，作為工業制造領域的重要應用，數字化運維與預測性維護必將日益受到市場重視。
云維保·工廠維保Saas服務為生產企業實現工廠生產設備全生命周期管理，提供一機一碼賦予設備資產與臺賬數字化，一站式解決工廠TPM無紙化巡檢、一鍵掃碼報修、數據看板、維保分析、工單流轉規范透明化、模具與備件信息化管理、設備聽診與預測性維護等功能。
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