智能报警器根据噪音产生动作

内部流程:告警管理软件可以解密原始数据，识别关键告警，定位告警来源，并提供基于角色的智能，更快解决问题。

通过詹妮弗Grimley 2019年11月5日

工业设施和制造工厂是繁忙的地方，有许多设备从许多系统和机器发送原始数据、信息和警报。根据GE Digital的人机界面(HMI)/监控和数据采集(SCADA)专家的报告，大约75%的警报都是噪音。运营商面临着破译原始数据、识别哪些警报是关键警报以及定位警报来自何处的艰巨任务。这一耗时、昂贵的过程由于新员工和临时员工的不断变化而变得复杂，这些员工可能没有经验或熟悉工厂系统，无法从重要数据中区分噪音。

关键资产，更智能的警报

在过去的十年中，智能报警已被用于整合来自SCADA系统的数据，创建明确的方向并推动纠正措施。随着工业物联网(IIoT)和工业4.0的日益普及，智能报警使工厂运营商有机会通过SCADA监控提高效率和有效性，并提高锅炉、冷水机组、压缩空气和其他系统的关键资产可靠性。

智能报警支持包括HVAC在内的各种系统的可操作性，使工厂操作员能够保持温度和湿度等环境参数，确保员工的安全和舒适，并提高过程可靠性。

工业物联网、实时监控和预测分析的进步已经帮助智能警报演变成一个多变量警报系统，可以查看定制条件并比较相关数据点。它为工厂操作提供了一种可放在操作员口袋里的移动安全保障。

运营商的四大好处

通过建立一个平台，将整个工厂所有系统的设备噪声转化为即时纠正措施，操作人员可以:

保持资产的寿命和可操作性
减少用于电气和维护工作的分配成本
保持法规遵从性
采取更积极主动的方法管理工厂。

为实时监控带来智能

每个工厂都有不同的操作和合规要求，这取决于他们所从事的空间、规模和行业。例如，生物制药制造工厂的需求可能与家用产品制造商的需求不同，需要更多的空气旋转，更窄的温度范围和更低的湿度。当操作温度、能耗或其他测量超出这些参数时，预先确定的参数会产生一系列警报。

大量的警报会让操作员不堪重负，为同一个问题创建多个通知，而无法识别问题或其来源。例如，阀门泄漏可能导致温度飙升，在几分钟内发出数十个警报。结合其他监控措施，运营商每分钟可能面临数百个警报。员工不可能跟上所有的警报，这可能会导致警报被忽略，从而增加整体风险。将智能集成到警报中，可以确定问题是什么，问题来自哪里，并创建一个更快的警报到解决过程。

创建基于条件的警报

像制造工厂这样的工业设施之所以有这么多警报，是因为许多警报都是“基于触发的”。这种设计在数据点达到预先设置的阈值时发送警报，该阈值充当触发器。工厂操作员可以设置这些触发器，在数据点达到不同阈值时在不同级别发送警报，这就为一个问题创建了多个警报。基于触发的警报也不受时间跨度、数据质量或频率(有时被称为抖音)的影响。这些警报器往往很吵，会分散操作人员的注意力。

在工业物联网驱动的世界中，故障检测等新技术正在使用处理过的数据和高级分析来整合警报，并在向运营商发送有关情况的可操作警报和信息之前确定什么是关键和优先级。这项新技术具有内置的智能报警功能，可以消除误报，最大限度地减少抖振效应，并减少查找原因和解决方案的整体工作量。解决问题的时间节省了资金，增加了工艺和产品的可靠性。

工作原理:3步

智能警报是一种“基于条件”的警报，它通过分层分析方法访问多个数据点，而不是在数据点触及某个触发器时创建警报。

在第1层中，进入系统的数据点被清洗以确保质量，清除检测中的不良质量数据，包括间隙、控制器采样问题和传感器健康状况。如果数据质量不好，操作员会被提醒到已经预先评估的情况，这进一步增加了颤振。
接下来，数据点或多个点用于故障检测，形成当前状态或对某个状态的预测。在典型的故障检测系统中，在发送警报之前，会对数据进行原因评估，从而为操作员提供可操作的见解和可能导致情况的知识。
最后，“基于条件的”警报将被跟踪以进行抖动、趋势和时间跨度分析，因此它不会成为噪音。类似的评估条件不会被多次提醒，而是由运营商设置的规则触发，运营商也可以在审查这些汇总结果后评估设备的状况。例如，想象一下，一个马达在几分钟内多次发出启动失败的警报。现在，想象一下只看到一个智能警报，评估了良好的数据质量，分析了条件到原因，并最小化了继续尝试启动的颤振。

通过实时监控和可定制分析，使这些警报系统更加智能，可以对多个系统的基于状态的警报进行多变量分析，操作人员可以识别最紧急的情况，并提供建议的预防或纠正措施。这种方法还将所有数据精简到一个基于云的平台，该平台整合了关键警报和建议的操作。这些警报还可以发送到操作员的移动设备上，从而提高工作人员在现场或不在现场时的响应时间。

迎合不同员工的经验

运营商的另一个关键问题是，确保新员工拥有工具和方向，能够像现有员工一样有效地发现和解决关键问题。在设施工作一段时间的操作员通常对设备的声音有更好的了解，知道要监控哪些数据，什么是常规噪音，哪些警报是最紧急的。新员工和临时员工最终会积累这种理解，但通过使用智能警报系统，可以将过渡期最小化。

由于智能警报和分析在机器和流程级别提供了如此详细的警报上下文和可视化，因此可以为新员工和现有员工提供更快的响应时间。解决问题的时间最多可缩短30%，因为管理和工程团队不必整理原始数据并猜测问题来自哪里，这可以根据工厂的规模节省数小时或数天。警报的优先级列表使员工能够节省识别和分配纠正措施任务的时间，并帮助他们首先解决最关键的问题，以减少已分配的成本。

还可以通过智能警报来分配问题和纠正措施，确保不同的团队成员只收到他们需要解决的问题的警报。这种定制可以帮助员工只关注与他们相关的警报，并通过减少它们的数量使它们看起来不那么难以应付。例如，操作员可能会收到有关需要调整的设备的警报，而工厂工程师可能会收到有关潜在产品质量问题的警报。个人可以收到定制的、基于角色的视图。

转向主动维护

使用智能报警和分析为工厂提供了机会，使其从被动的维护方法转变为更主动的方法。拥有情报信息的团队可以更快地解决问题。预测分析可以帮助团队识别可能发生的潜在问题，并主动解决这些问题，以防止潜在的设备故障。

对设备和系统的持续舰队分析可以揭示关键问题以及关键性能和可靠性差距。通过了解设备如何运行以及可能需要进行哪些维护，工作人员可以提高操作效率并保持设备的可靠性——节省维护和更换的分配成本。

分析还可以节省能源，降低电力分配成本，因为运营商可以确定目标区域，最大限度地利用设施资源，减少能源浪费。

智能警报对于维护遵从性也是至关重要的。在许多工厂，遵守各种监管机构的某些标准是绝对必要的。如果一个问题危及到合规性，运营商将需要证明他们已经做了尽职调查，而关于纠正措施的数据收集可以揭示这一点。提醒员工注意可能导致问题的条件，使他们能够在问题变得严重之前解决问题。

分析和智能警报对于那些想要最大限度地利用他们的工厂的人来说是必要的。它提供了一种工具，可以使工厂员工的生活更轻松，同时也更有效率。

智能警报可以从设备噪声中提取纠正措施，使运营商减少分配成本，保持合规性，最终实现更可靠、更高效和更主动的操作。

詹妮弗Grimley销售总监是在FacilityConneX;由内容经理马克·霍斯克编辑，控制工程、《媒体，mhoske@cfemedia.com。