数字双胞胎如何促进预测性维护

数字双胞胎技术有潜力改善工厂和产品设计，优化能源效率，并支持数据驱动的决策。最大的好处可能是说服工厂和运营经理尽快采用这种技术，从而能够转向预测性维护模型。

由于态度的转变、技术的改进，以及在某些情况下的监管要求，维护方法已经发生了变化，而且还在继续发生变化。因此，越来越多的设施正在从反应式模式转向预防性或预测性模式。

与反应性和预防性维护不同，预测性维护(PdM)是一种基于条件的方法。它依赖于数据，使技术人员能够预测设备何时会发生故障。这些数据通常由传感器收集，传感器测量一系列变量，并将其发送到数据库，在那里对数字进行处理并与规范数据进行比较，以确定何时需要服务。

在某些行业，预测性维护可以帮助公司满足新的监管要求。例如，在食品行业，《食品安全现代化法案》(FSMA)要求加工商从被动的食品安全方法转变为主动的食品安全方法。

数字双胞胎如何促进预测性维护?

数字孪生技术使预测性维护成为可能。数字孪生是物理资产的虚拟表示。这个资产可以是任何东西，从一个控制阀到一台机器，一条生产线，甚至整个工厂。数字孪生模型与传统模型或仿真的区别在于，数字孪生模型是响应式的——它从物理资产上的传感器接收信息，并随着资产的变化而变化。

这在以下几个方面促进了预测性维护:

• 它提供了资产及其性能的完整实时模型。这使得技术人员能够寻找不一致或异常模式，并发现通过视觉检查或其他传统方法不容易识别的问题。
• 作为一种虚拟的表现形式，数字双胞胎不受时间的限制。这意味着您可以运行模拟来预测资产将如何根据年龄、运行时间或暴露于恶劣环境等因素退化。利用这些模拟的结果，技术人员可以在资产实际发生故障之前，预测资产可能发生故障的方式和时间。

对于公司来说，这种方法有很多好处:

• 消除计划外停机时间:技术人员可以在问题导致停机之前解决问题，也可以在对操作干扰最小的时间安排维护，例如，在换班或其他计划停机期间。
• 降低维护成本:反应性维护在部件和人工方面都很昂贵，更不用说紧急停机的成本了。预防性维护更好，但它经常导致在需要之前执行维护活动。预测性维护是最具成本效益的方法，因为可以根据设备的实际情况提前计划维护。
• 提高设备性能和可靠性:传感器提供资产性能的实时数据。正如我们前面提到的，这些资产可以是完整的生产线，甚至是整个工厂。通过监控大局——不仅仅是单个设备，而是设备运行的整个环境——技术人员可以优化整个资产，以提高整个操作的性能和可靠性。
• 延长资产寿命:预测性维护减少了不必要的磨损，使资产尽可能长时间地发挥最佳性能。
• 提高安全:紧急情况通常会造成对人员、设备和环境不安全的情况。预测性维护大大降低了紧急情况发生的几率，从而提高了安全性。

如何实现数字孪生技术

基本要求是从物理资产收集数据的传感器和创建虚拟表示的软件平台。Engineering Base是一款独特的工厂和机械工程软件，为您的所有资产提供了一个集中的数据库和数字孪生功能。

本文最初发表于Aucotec的博客．Aucotec是CFE Media的内容合作伙伴。由制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com．

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