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工業物聯網(IIoT)維護 —工業物聯網(IIoT)如何實現資產績效管理

  2019年03月19日  

  摘要

  隨著工業物聯網(IIoT)的發展,資產物聯日趨復雜,工業維護組織面臨著新的挑戰。然而,這種發展也產生了前所未有的海量運營數據,有助于提高維護效率并降低成本。資產優化潛能的發揮需要更高靈活性,更強大且互聯,同時能抵御網絡威脅的邊緣控制設備。

  啟言/序言

  20 世紀 90 年代中期,對于“工業物聯網”的網絡搜索結果數量很少。然而,“資產績效管理”、“預測型維護”和“計算機化維護管理”等術語的搜索結果卻數以千計。當維護自動化在工業界中站穩了腳跟,卻又受限于在信息訪問時,諸如系統磨損和性能降低等數據非常有限,這些阻礙著維護自動化潛能的充分發揮。隨著越來越多的工業設備朝著智能化、聯網化發展,更多的歷史數據被挖掘出來,可為先進的維護應用程序分析提供龐大的數據量。所有跡象都表明,數字化工業設備的數量正在急劇上升。

  思科預計,截止2020 年,將有超過 500 億的“物”與互聯網相連,屆時,流量、數據、存儲空間和能源消耗都將大幅增長。從工業的角度來看,IHS 報告指出,參照超過 238億的過程和離散自動化元件,目前的設備連網率僅為 9.1%,按照復合年增長率計算,2019 年將有 24.1%的設備連入網絡。

  施耐德電氣戰略高級副總裁 Greg Conary 以驅動器和泵的通信為例,證實了推廣設備數字化可以提高工廠的運營狀況,他表示:“泵屬于無聲的資產。他們的轉速與供給的電力有關。如果你將泵的工作曲線載入驅動器,驅動器在向泵輸送電力時,它就可以對比已知的泵的正常轉速,遇到轉速不正常,它可以聯系相關人員查找原因。”推廣設備數字化可影響各級別的維護操作。按照 ARC 咨詢小組的定義(表 1),維護分為被動型、預防型、預測型和規范型維護措施/慣例。

  正如 ARC 所預計,采用規范策略時,計劃外停機時間可以趨近于零。預測策略的成本效益是預防策略成本效益的兩倍,設備出現故障時,被動維護的生命周期維護成本是預防維護生命周期維護成本的 10 倍。ARC 認為,工業物聯網(IIoT)將海量數據與先進的分析技術相結合,為提高資產性能提供了新的可能性。

  提高被動維護的生產力/效率

  被動維護指發生故障后再解決故障,是目前應用最為廣泛的維護策略。據 ARC 稱,非關鍵資產故障的對全局的影響最小,適合采用被動維護。雖然被動維護不會增加短期成本,但是,它可能會導致生命周期成本增加,包括診斷、修復、測試等成本,及設備停機成本。然而,工業物聯網(IIoT)可以提高被動響應的即時性與效率,進而改善被動維護。

  “據估計,現場操作員每工作 10 個小時,其中僅 2.5 小時的工作可以增加價值,其余時間的工作都忙于尋找信息,穿梭于中央維護辦公室,翻查文件柜,尋找服務手冊,負責管理工作及其他各種非增值工作,” Conary 表示。

  另一方面,如果互聯化進一步發展,當工廠警報鳴響時,維護工程師或技術人員就可以坐在辦公室通過電腦處理問題。他們無需趕往工廠,只需查看監控屏幕,關注警情。他們也無需開辦公桌,只需輕輕一點,查閱文檔,查看故障泵的后臺管理代碼。接著,他們可以連接至故障泵的管理 PLC,實際查看被動響應,確定故障類型,以及它們是編程問題、硬件問題,還是其他問題。例如,如果泵發生損壞,他們可以通過電腦直接進行配置。如果需要更換零件,他們可立即獲取零件或使用簡易訂購流程。

  預防型維護的局限性

  預防型維護 經證實可以降低整個生命周期內的資產維護成本,但它也存在一定的局限性。預防型維護基于一種有效假設,即隨著資產的使用年限和利用率增加,資產價值將按預計費率貶值。但是 ARC 指出,根據美國海軍研究,僅 18%的設備故障是由設備老化引起的。盡管工業物聯網(IIoT)可以提高預防型維護的跟蹤調度和其他方面,但它無法解決因隨意操作引起的其余 82%故障。這就需要對更復雜的變量進行狀態分析和監測,工業物聯網(IIoT)恰好可以實現。

  作者簡介:

  John Boville

  施耐德電氣

  流程自動化營銷經理

  John Boville英國布拉德福德大學電氣工程學士學位,已加入施耐德電氣25年,作為施耐德電氣集團營銷和創新部門的產品經理,主要負責汽車行業細分市場的戰略實施以及Modicon控制器產品線的管理。

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