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[導(dǎo)讀] 多年來(lái),制造商一直在使用基于時(shí)間的設(shè)備維護(hù)方法。他們以前將設(shè)備的使用時(shí)間作為計(jì)劃維護(hù)程序的因素,設(shè)備越舊,需要執(zhí)行的維護(hù)程序就越頻繁。然而,ARC顧問(wèn)集團(tuán)的研究表明,在全球范圍內(nèi),只有18%的設(shè)

多年來(lái),制造商一直在使用基于時(shí)間的設(shè)備維護(hù)方法。他們以前將設(shè)備的使用時(shí)間作為計(jì)劃維護(hù)程序的因素,設(shè)備越舊,需要執(zhí)行的維護(hù)程序就越頻繁。然而,ARC顧問(wèn)集團(tuán)的研究表明,在全球范圍內(nèi),只有18%的設(shè)備因老化而出現(xiàn)故障,而82%的設(shè)備故障是隨機(jī)發(fā)生的。它證明了基于時(shí)間的方法不具有成本效益——不管實(shí)際需要與否,都要對(duì)設(shè)備進(jìn)行維護(hù)。

為了避免無(wú)效的維護(hù)程序和隨之而來(lái)的成本,制造商可以利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)科學(xué)。


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為什么是物聯(lián)網(wǎng)?

你可能會(huì)想:如果有很好的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)(SCADA)來(lái)支持維護(hù)活動(dòng),為什么還要選擇物聯(lián)網(wǎng)解決方案?讓我們來(lái)看看。

預(yù)測(cè)性維護(hù)需要具有處理大量數(shù)據(jù)和運(yùn)行復(fù)雜算法的能力,這在SCADA中是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。另一方面,基于物聯(lián)網(wǎng)的解決方案允許在多臺(tái)計(jì)算機(jī)上并行存儲(chǔ)TB級(jí)數(shù)據(jù)并運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法,以預(yù)測(cè)潛在危險(xiǎn),并確定工業(yè)設(shè)備何時(shí)可能出現(xiàn)故障。

基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案,必須考慮周全的架構(gòu)

讓我們看看哪些組件可以支持預(yù)測(cè)性維護(hù)工作,以及它們是如何相互協(xié)作的。以一個(gè)可以預(yù)測(cè)工業(yè)電池使用壽命的示例為例。

基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)體系架構(gòu)

在進(jìn)入技術(shù)細(xì)節(jié)之前,重要的是要確定決定電池壽命的關(guān)鍵變量。它們是溫度、電壓和放電。確定出變量后,電池將配備傳感器,以收集這些參數(shù)的數(shù)據(jù)并將其發(fā)送云中進(jìn)行處理。

傳感器數(shù)據(jù)不能直接發(fā)送到云端,而是通過(guò)網(wǎng)關(guān)?,F(xiàn)場(chǎng)網(wǎng)關(guān)是過(guò)濾和預(yù)處理數(shù)據(jù)的物理設(shè)備。云網(wǎng)關(guān)確保安全的數(shù)據(jù)傳輸,并通過(guò)各種協(xié)議提供連接,這允許連接各種現(xiàn)場(chǎng)網(wǎng)關(guān)。

一旦傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)入云,它就“著陸”在流數(shù)據(jù)處理器上。其目的是允許數(shù)據(jù)的連續(xù)流動(dòng),并快速有效地將數(shù)據(jù)流傳輸?shù)綌?shù)據(jù)存儲(chǔ)器(數(shù)據(jù)湖)。

數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)傳感器收集的數(shù)據(jù)。它仍然是原始的,所以它可能不準(zhǔn)確、錯(cuò)誤或包含不相關(guān)的內(nèi)容。它表示為在相應(yīng)時(shí)間測(cè)量的多組傳感器讀數(shù)。當(dāng)需要數(shù)據(jù)來(lái)洞察電池的健康狀況時(shí),會(huì)將其加載到一個(gè)大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。

大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)清理后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它包含在特定時(shí)間測(cè)量的溫度、電壓和放電參數(shù),以及關(guān)于電池類型、位置、充電日期等上下文信息。

一旦準(zhǔn)備好數(shù)據(jù),就用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)算法進(jìn)行分析。機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于揭示數(shù)據(jù)集中隱藏的相關(guān)性和檢測(cè)異常數(shù)據(jù)模式。

建立預(yù)測(cè)模型,并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練,然后用于確定電池是否發(fā)生自放電,并精確檢測(cè)容量低于正常值的電池或估計(jì)電池的剩余使用壽命。用于預(yù)測(cè)性維護(hù)工業(yè)電池的預(yù)測(cè)模型基于以下兩種方法建立:

▲分類方法:根據(jù)該方法建立的模型可識(shí)別電池是否可能自放電,并顯示電池容量是否低于正常值。

▲回歸方法:該方法可提供電池使用壽命結(jié)束前剩余天數(shù)/周期的信息。

預(yù)測(cè)模型需要定期更新,例如每月更新一次,并測(cè)試其準(zhǔn)確性。如果輸出與預(yù)期不同,則對(duì)其進(jìn)行修改、重新訓(xùn)練和再次測(cè)試,直到其按預(yù)期運(yùn)行為止。

在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)之前,應(yīng)該進(jìn)行大量的探索性分析。進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以查找依賴關(guān)系并發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中的模式和見(jiàn)解。此外,在探索性分析階段,評(píng)估各種技術(shù)假設(shè),以幫助選擇最適合的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

用戶應(yīng)用程序允許基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案向用戶提醒潛在的電池故障。

盡管與電池組無(wú)關(guān),但預(yù)測(cè)性維護(hù)體系架構(gòu)還是可以包含其他組件,例如執(zhí)行器和控制應(yīng)用程序。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果,控制應(yīng)用程序可以被設(shè)置為向設(shè)備的致動(dòng)器發(fā)送指令,(來(lái)自物聯(lián)之家網(wǎng))例如,如果發(fā)動(dòng)機(jī)溫度上升到臨界點(diǎn),控制應(yīng)用程序可以發(fā)送命令將機(jī)器設(shè)置為冷卻模式。此外,控制應(yīng)用程序可以與維護(hù)系統(tǒng)集成在一起。

不同行業(yè)的預(yù)測(cè)性維護(hù)

以上這些通用架構(gòu)組件用于為各種行業(yè)構(gòu)建預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案。下面,我們列出了可能的預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用,并提供已經(jīng)實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案的制造商示例。

▲離散制造

主要的離散制造商正在使用基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)來(lái)監(jiān)測(cè)諸如銑床主軸的健康狀況。這些主軸容易斷裂,而且維修費(fèi)用高昂。預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案可以通過(guò)從連接到主軸上的超聲波和振動(dòng)傳感器收集數(shù)據(jù)來(lái)幫助預(yù)測(cè)潛在的損壞。分析收集到的數(shù)據(jù)有助于在主軸斷裂之前識(shí)別它們。

例如,沃爾沃集團(tuán)部署了基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)維護(hù)解決方案,該解決方案可預(yù)測(cè)主軸損壞、識(shí)別旋轉(zhuǎn)類設(shè)備的開(kāi)裂和脫落,以及齒輪和電機(jī)的缺陷。結(jié)果,他們通過(guò)減少多達(dá)70%的診斷時(shí)間和20%以上的維修時(shí)間來(lái)改善整體設(shè)備效率(OEE)。

▲流程制造

在流程制造中,紙漿加工和造紙公司利用物聯(lián)網(wǎng)來(lái)監(jiān)測(cè)造紙機(jī)的狀態(tài)。例如,馬斯特里赫特軋機(jī)(Maastricht Mill)為其壓榨輥配備了溫度和振動(dòng)傳感器,并推出了基于云的預(yù)測(cè)維護(hù)解決方案來(lái)預(yù)測(cè)軸承和齒輪的磨損。

另一個(gè)例子是鋼鐵業(yè)。鋼鐵廠有多個(gè)爐子使用水冷板來(lái)控制溫度。水冷板泄漏可能導(dǎo)致安全問(wèn)題和生產(chǎn)損失?;谖锫?lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案可幫助檢測(cè)異常并進(jìn)行根本原因分析,從而防止生產(chǎn)延誤和設(shè)備故障。

▲石油和天然氣

石油和天然氣公司尤其受益于預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案。油氣生產(chǎn)設(shè)備的物理檢查要求工作人員進(jìn)入危險(xiǎn)環(huán)境以檢查設(shè)備,而這在某些情況下是不可行的?;谖锫?lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)允許石油和天然氣公司識(shí)別潛在故障,并提高關(guān)鍵資產(chǎn)的油氣產(chǎn)量。

例如,雪佛龍(Chevron)已轉(zhuǎn)向物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā),推出了預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案,可幫助識(shí)別管道腐蝕和損壞。該解決方案使用跨管道安裝的傳感器來(lái)測(cè)量酸堿度、氣態(tài)和CO2/H2S含量,以及管道的內(nèi)徑和厚度。該解決方案獲取實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù),并將其傳遞給云進(jìn)行評(píng)估、分析和預(yù)測(cè)。

美國(guó)能源部表示,對(duì)于石油和天然氣公司而言,實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)可將維護(hù)成本減少30%,將故障消除70%,并將停機(jī)時(shí)間減少40%。

▲電力工業(yè)

發(fā)電廠必須確??煽康碾娏?yīng),尤其是在需求高峰期?;谖锫?lián)網(wǎng)的維護(hù)解決方案可以幫助確保不間斷的發(fā)電,并監(jiān)測(cè)燃?xì)?風(fēng)力/蒸汽渦輪機(jī)旋轉(zhuǎn)部件中不斷演變的缺陷。為此,渦輪機(jī)配備了振動(dòng)傳感器。該傳感器收集的數(shù)據(jù)被傳送到云中,并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)確定每個(gè)渦輪機(jī)的性能。例如,佛羅里達(dá)電力與照明公司(Florida Power&Light)已轉(zhuǎn)向物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā),以部署預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案,該解決方案可估算渦輪何時(shí)無(wú)效運(yùn)行或即將發(fā)生故障。

▲鐵路

鐵路公司采用基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù),以確保鐵路和機(jī)車車輛處于正常狀態(tài)。例如,BNSF鐵路公司部署了測(cè)力儀、視覺(jué)攝像頭、紅外和聲音傳感器,以識(shí)別機(jī)車制動(dòng)能力的缺陷、車輪和軸承的過(guò)度磨損、鐵軌彎道和直道行駛的損壞。(來(lái)源物聯(lián)之家網(wǎng))傳感器收集的數(shù)據(jù)被傳送到云中進(jìn)行分析,并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)揭示導(dǎo)致?lián)p壞的不健康數(shù)據(jù)模式。該解決方案有助于提高機(jī)車的安全性、可靠性和速度,并減少由設(shè)備故障引起的列車延誤。

▲建筑業(yè)

在施工中,預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用于監(jiān)測(cè)重型機(jī)械的狀態(tài),例如挖掘機(jī)、推土機(jī)、裝載機(jī)、升降機(jī)等。傳感器可以連接到機(jī)器上,以監(jiān)測(cè)變速器和制動(dòng)器溫度、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、輪胎壓力、燃油消耗量和其他值。例如,小松為他們的車隊(duì)配備了壓力、振動(dòng)和超聲波傳感器,這些傳感器收集影響性能的關(guān)鍵參數(shù)數(shù)據(jù),并將其傳輸?shù)皆浦?。云識(shí)別尾氣后處理系統(tǒng)的潛在問(wèn)題,以及旋轉(zhuǎn)和靜態(tài)組件的損壞。

總結(jié)

根據(jù)麥肯錫的報(bào)告,基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)延長(zhǎng)了設(shè)備的壽命,有助于消除多達(dá)30%的基于時(shí)間的例行維護(hù)程序,并使設(shè)備停機(jī)時(shí)間減少50%。然而,對(duì)于成熟且可靠的預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案來(lái)說(shuō),以機(jī)器學(xué)習(xí)為重點(diǎn)的體系架構(gòu)至關(guān)重要。
來(lái)源;物聯(lián)網(wǎng)之家

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