分析对资产可靠性和过程质量的影响

由MESA国际赞助的工业周刊制造与技术会议与博览会在伊利诺伊州罗斯蒙特的唐纳德E.斯蒂芬斯会议中心举办。5月3日至5日。会议包括许多教育会议和主题演讲，内容涉及企业如何通过实施涉及物联网(IoT)、智能制造和收集分析以改善制造运营的新战略来应对业务挑战。其中一个策略是由David Reiber (Perficient的业务解决方案架构师)举办的关于分析对资产可靠性和过程质量影响的教育会议;IBM行业经理丹·比戈斯(Dan Bigos);以及艾伯维工程公司的项目经理Pedro Mendez Torrez。

应用预测分析

虽然资产驱动的行业已经连接到仪表板很长一段时间了，但物联网(IoT)已经彻底改变了各个层面的操作方式，提供了有意义的见解，有助于改善运营、生产、保修、维护和质量控制。

通过回答制造业中许多领域的问题，分析可以帮助提供见解，并应用于制造业的几个领域，例如:

• 维护——设备何时、为何会出现故障?
• 质量-过程和产品是否符合质量标准?
• 保修——加速磨损和更换的原因是什么?

Reiber说:“其中一个好处是可以获得丰富的信息，并能够将所有这些信息纳入其中，并对其进行分析。”

制造业应该将分析应用于制造过程的原因有很多。

“故障发生在零星和灾难性的事件中，可能会扭曲数据，因此了解如何对数据进行分类至关重要。现在我们有了这些工具，一切都改变了。”

将分析应用于生产实践意味着:

• 一个日益仪器化的环境
• 无线通信和移动性
• 能够管理数据量和种类
• 特定行业和资产的分析能力
• 通过云实现经济高效和快速的分析
• 显著提高当前的生产实践。

预测性/预防性维护的好处

Reiber说，你需要花时间通过监控某些条件来及早发现不良资产。通过分析收集早期诊断对操作至关重要。赖伯说:“你无法对没有收集到的数据进行战略分析。

对您的组织实施预测性维护有许多好处:

• 降低维护成本
• 减少意外故障
• 检修时间
• 增加备件库存
• 减少计划外停机的成本
• 延长资产寿命
• 减少设备停机时间。

通过了解资产的运行状况或状态，可以进行定期维护，而不是发生导致停机时间延长和成本增加的意外事件。通过分析每个资产的数据，您可以根据故障信息、历史记录和故障预期等因素，为每个资产实现各种维护策略。更早地启动、自动化和分析数据，以便更早地识别问题区域，通过在资产维护方面更主动地简化整个制造过程。“我一直在寻找一种能够进行结构化或非结构化分析的工具，以便快速分析和汇总数据。他们已经把它放进了工具箱。”赖伯说。

实时监控资产运行状况的仪表板使检查人员能够在灾难发生之前处理警告信号。采用预测分析还有助于避免不必要的资产维护。

Mendez说:“我们现在可以触发条件，有效地计划和更好地制定生产计划，如果它们是反应性的。”

在这项技术之前，由于智能资产不可用，这种类型的预测性维护是不可能的。门德斯说，所有设备要么是硬连接的，要么是独立的，而且安装成本太高。现在，智能技术可以让企业从实施预测分析程序和跟踪资产健康状况中获得大量价值，以防止资产故障。关键是在问题变得更大，导致生产停止之前识别问题。启动预测性维护程序将通过最大限度地减少意外资产故障的风险，从而提高运营效率，减少停机时间。

艾米丽Guenther， CFE Media副内容经理，控制工程，eguenther@cfemedia.com．

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