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一目了然 技术进化 设备可靠性 重点资产 评估解决方案 信号调节器

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自20世纪80年代以来，我们已经看到可以为维护部门提供实时状况信息的仪器仪表的兴起。其中包括用于旋转设备的振动传感器，腐蚀监测以及超声波和红外传感的使用。最初，携带传感设备的维护人员收集了大部分数据。在前往现场或工厂车间的途中，维护人员将对设备进行现场监控，并在工作完成后将数据下载到维护系统中。

近年来，检测这些情况的传感器已经安装在机器上或嵌入设备本身，并通过网络将数据传输到集中的资产管理应用程序。这些应用程序可以提醒维护和操作人员注意其性能的变化，这些变化可能会导致生产率和/或产品质量下降。这些应用程序还可以与计算机化维护管理系统(CMMS)交互，以自动触发工作指令。

近年来，这种硬件和软件层面的技术和预测能力为维护过程增加了价值，并为用户节省了大量资金。然而，许多用户、供应商和行业分析师声称，大多数用户并没有获得他们所希望的好处。

技术、工艺

罗克韦尔自动化维修业务全球销售经理Jim McGlone表示，随着工厂减少维修人员的规模，自动化预测监控已经获得了价值。通过对来自现场的稳定数据流使用预测技术，维护人员可以将有限的时间用于实际需要维修的关键工厂资产。

最后，为了最大限度地发挥这些工具的优势，用户必须了解预测性维护在哪些方面可以发挥最大的优势，选择合适的设备和/或软件，并在业务流程中进行必要的更改。

考虑到这一点，考虑以下几点，最近的技术发展增加了预测性维护的能力。

智能仪器仪表。随着机载智能的提高，仪表现场设备能够将诊断信息传递给工厂人员。“一种像光电眼睛一样无害的设备现在有能力告诉你它是否有问题，比如镜头脏了。麦格隆说:“这样一来，维修部门就不用每周例行地派人来清洗‘照片眼’，现在‘照片眼’只需通知附近的合适人员，然后他们就可以擦去镜片。”

更快，更强大的网络。尽管旧的模拟通信网络所能承载的数据量有限，但其他网络正在取代它们。其中包括HART等混合模拟/数字网络协议和FOUNDATION现场总线、Profibus、ControlNet和DeviceNet等全数字现场网络。此外，许多网络都能够进行高速数据传输，为用户提供其流程的高分辨率图像，并提高他们发现潜在问题的能力。例如，GE发那科的控制存储器交换是一种嵌入式技术，使设备能够通过光纤网络共享大量的控制数据。一旦数据写入共享内存，它们就会立即自动以每秒174兆字节的速率广播到网络上的所有其他节点。

通用电气发那科(GE Fanuc)市场开发经理杰夫•巴托莱蒂(Jeff Bartoletti)说，在机器控制方面，很多问题都是围绕操作顺序出现的。“工程师可以查看数据，看到限制开关1和2都被触发，但由于更新相对较少，工程师不一定能够看到触发发生的顺序。”但如果你有一个足够快的网络来识别序列，你就可以发现潜在的问题。用户实际上最终提高了他们工艺的性能和产量，因为他们通过这种维护过程优化了他们的机器。”

工厂可靠性的提高一旦工厂性能数据明显可以增加工厂的正常运行时间和更好的资产回报，用户就会寻求将其与系统和应用程序集成的方法，从而使工厂管理人员能够做出更好的业务决策。因此，工业已经从对工厂维护的狭隘关注转向对整个工厂可靠性的关注。

“基于系统可能在一周内失效的认识，工厂管理人员现在面临的问题是:什么时候是关闭系统的最佳时机?”对运营的经济影响是什么，以便您可以优化生产，最大限度地减少停机时间及其对盈利能力的影响?ARC Advisory Group研究主管霍顿•勒罗伊(Houghton LeRoy)说。或者，假设一台设备的工作效率只有85%，而不是正常的95%。你必须决定是现在就对系统进行维修，还是保持目前的效率水平更经济。

ABB绩效服务部可靠性和维护技术经理Barry Kleine指出，战略企业评估系统的RCM Turbo包(以可靠性为中心的维护)允许用户输入有关每个设备的使用方式、运行条件以及检查设备所需时间的广泛信息。一旦获得了所有这些信息，它就会建议进行适当的维护。

“我可能会告诉系统，‘我想每两个月做一次振动分析’，而系统可能不同意这个决定。不仅如此，它还会告诉你为什么它建议你不要这样做。”Kleine补充说，RCM Turbo还提供了在设备故障风险和维护成本之间进行权衡所需的信息。

领先的可靠性系统还可以显示存储在过程和工厂历史中的过去性能数据以及最佳设备性能概况。这使用户能够快速将当前性能与过去和/或理想性能进行比较，从而帮助工作人员快速识别次优性能。

为了促进系统之间的数据共享，MIMOSA、OPC基金会和ISA最近成立了一个联合运营委员会，以开发一种新的标准——开放操作与维护(Open O&M)，用于集成企业内的诊断、预测、控制和维护应用程序。

该怎么做

尽管有节省成本和提高资产回报率的潜力，但供应商和分析师普遍认为，预测性维护还没有充分发挥其潜力。他们说，问题不在于硬件和软件，而在于购买、实施和支持预测性维护系统的方式。

克莱因说，也许最大的问题在于，企业在购买维护软件时，并不清楚自己想要达到什么目的，也不清楚为什么要这样做。“公司会把预防性维护应用带到现场，他们会把它交给别人，然后说，‘去实施它。他说，这种做法肯定会失败。

相反，工厂应该确定他们想用软件完成什么，然后确定哪种类型的软件适合他们。

市面上有许多不同类型的软件，这些软件可以捕获设备状态数据，对其进行分析，并提示您进行哪些类型的维护。你必须明白自己想要什么。

艾默生过程管理公司负责资产优化的副总裁Stuart Harris指出，由于有大量关于工厂资产状况的可用数据，试图对所有数据给予同等关注并不是一个好主意。相反，他说，工厂需要考虑哪些资产是最关键的，并专注于它们。

哈里斯说:“你要把重点放在那些将对你的运营产生最大经济影响的资产上。”

此外，哈里斯说，工厂员工必须改变他们的工作流程，以充分利用预测性维护系统。很多时候，工厂安装了预测系统，但最终忽略了它们，因为它们现有的工作流程没有考虑到这些信息。哈里斯说:“如果你让工厂里的人给你看他们的CMMS生成的工作清单，你会发现十有八九没有提到工厂的预测诊断工具。”

Kleine还指出，尽管预测性维护和可靠性系统很好，但没有人应该盲目接受它们生成的数据。“你需要审核这些系统的输入和输出，并定期验证它们。

数据交换特性

类型	控制存储器交换	千兆以太网	快速以太网
来源:GE发那科
理论持续数据速率	1392 MB /秒。	800 MB /秒。	80 MB /秒。
节点间的最大距离	10公里	100米	100米
最大节点数	256	无限的	无限的
拓扑结构	环	明星,中心	明星,中心
错误处理	是的	是的	是的
确定的	是的	没有	没有
布线	纤维	双绞线或光纤	捻线机对

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