利用状态维护优化智能制造运营

实施CBM (condition-based maintenance)可以减少设备停机时间，改善数据采集，提高设备整体效率(OEE)。

通过Ashok Kumar, L&T技术服务有限公司 2018年3月13日

制造公司在运营管理方面面临着许多挑战，例如低于生产能力、低利润率和工厂运营缺乏可视性等。实施基于状态的维护(CBM)等预测性维护策略是预防设备故障并解决运营中这些挑战的更积极主动的方法。

制造商所遵循的维护实践对于解决这些问题至关重要。通常，制造商40%的运营支出用于维护。虽然这是一个很大的数量，但传统的维护实践(如演练、随机检查和每年停机)都很耗时，而且容易出现人为错误。使用这些方法生成的数据通常不能提供有关设备质量、车间操作、生产不足和故障的深刻信息。

解决这些问题的紧迫性正在推动整个行业的数字化转型。数字化使制造商能够改革商业模式，提高运营效率，提高整体设备效率(OEE)。利用智能/预测性维护解决方案是制造商在流程中可以采用的有效方法，可以增加设备的正常运行时间，以提高OEE。

智能维护的出现

对工作人员来说，使用传统的监控和维护实践进行繁重的数据处理分析，从而获得可执行的见解，这非常耗时。由于工厂设备变得越来越复杂，过时的监控和维护技术会使工厂的整体生产能力下降5%到20%。由于关键设备故障导致整条生产线关闭的事件也有报道。意想不到的设备故障会导致生产成本增加，从而对资产利用水平产生不利影响。这些问题可以通过实施智能维护系统来避免，该系统旨在帮助有志适应优化制造实践的公司。

下一代设备监测和维护策略将使公司能够通过分析收集的实时数据来预测未来设备故障，从而提高对生产计划的控制，并最大限度地减少操作的不确定性。全球参与者已经意识到行业内的转变，并一直在探索使用CBM进行预测性维护。

如何进行状态维修

状态维护(Condition-based maintenance，简称CBM)是一种利用实时数据对维护资源进行优先排序和优化的设备维护方法。CBM结合了人工智能和物联网(IoT)等下一代技术，使制造商能够及时做出明智的决策。利用预测性维护解决方案的制造商可以从许多方面受益，并可以朝着实现卓越运营的方向发展。

建立信任措施可分三个阶段有效实施:

1.数字咨询:第一阶段的典型活动包括评估当前的维护实践，确定制造商是否捕获了任何数据以及如何使用这些数据，评估CBM部署的it需求，以及设备评估。

2.数据收集与分析:然后，CBM提供商计划通过使用传感器和网关振动测量、油采样和其他方法来捕获数据。对这些数据进行分析，得出要部署的定制CBM解决方案。

3.全计划推出:在最后阶段，解决方案的所有模块相互连接，并监控各种关键设备参数。这些数据可以在手持设备上以报告和可视化的形式呈现，以帮助制造商及时做出执行设备维护的决定。

基于状态的维护好处

CBM解决方案的主要目的是预测设备故障。依靠经常使用的“故障和修复”方法来确保机器可靠性，并不是衡量设备健康状况的最有效方法，因为采用了新的、更复杂的数字化工厂设备。CBM技术是高度可变的，这就是为什么确保基于条件的监测发生的频率是最佳的至关重要。例如，在对轴承进行振动分析时，基于状态的监测任务的频率的主要决定因素是平均故障时间(MTTF)、故障时间或潜在功能故障(P-F)间隔。为了完全确保在功能故障发生之前检测到故障，必须以小于MTTF间隔的频率监测轴承。

CBM还提高了资产的有效性。任何企业要想盈利，充分的投资回报(ROI)是必不可少的。同样，对于制造商来说，最大限度地利用资产和减少设备故障是至关重要的。CBM允许制造商建立趋势，预测故障，并计算资产的剩余寿命。制造商将获得更多的情报，使他们能够在维护计划、备件/库存计划等方面做出数据驱动的决策。

这些数据还将为资产历史和相关工艺历史提供可靠的见解，包括热循环、压力循环以及高振动、停机等事件发生。根据收集到的数据，可以确定部件的平均寿命，并采取适当的措施。

制造商将40%的运营支出用于关键设备的使用，另外5%至8%用于关键设备的维护。任何意外的设备故障都可能导致停机，这可能对工厂的生产产生负面影响，并阻碍公司有效满足市场需求的能力。在这种情况下，CBM可以在许多方面帮助制造商。

例如，振动分析使制造商能够确定机械部件(如轴承、轴、联轴器、转子)的故障，并通知利益相关者如果需要采取任何紧急行动。另一项突破性创新是CBM解决方案能够预测由电流相关因素(如过载、短路、漏电、扭矩预测和缺乏润滑)引起的故障。

半导体制造业的持续发展和创新数字技术的采用大幅降低了传感器的成本。IT公司正在部署经济的煤层气解决方案，将硬件和软件与各种技术捆绑在一起，如振动测量和分析、红外热像仪、电流分析等。它能够收集关键参数的实时数据，包括温度、声学、压力和振动。这可以防止计划外停机，年度维护停机，最大限度地减少人为错误，并消除评估设备状况的人工成本。

状态维修的成本分析

安装CBM的成本取决于机器的类型、操作性质，并考虑到各种因素，如防止每小时生产价值10,000美元产品的机器出现轴承故障。我们无法避免5小时的停机时间，这可能会导致5万美元的名义生产损失。成本可能会根据货物的价值和特定机器在运行期间的产量而有所不同。

根据各种行业基准，CBM设置可以帮助在第一年降低高达12%的维护成本，并大幅提高92%的机械可用性。CBM还有助于减少约25%的意外故障;维修和大修时间几乎缩短了一半。保持大量的备件库存也可以减少20%，并在第一年将年维护成本降低15%。除了对资产性能的好处外，CBM还带来了多种好处，包括:

确保操作顺利进行
通过最大限度地减少由于机械相关的延迟而导致的工厂中断来优化生产
更高的客户满意度
卓越的容量管理
更好的供应链关系。

例如，考虑一个工业工厂的压缩机故障。在这种情况下，压缩机的损坏修复和更换成本可能高达20万美元。除了产生成本外，还会导致产量损失和生产时间缩短。这将影响交付日期和服务可用性，这将进一步打乱生产计划。

CBM解决方案可以预测并提醒工人在故障发生前解决问题。修理成本仅为3.5万美元，这为制造商节省了16.5万美元。对持续监控的投资将为制造商带来11倍的投资回报率。

在另一个例子中，一家制造商面临着输送机电机故障的问题，导致包装线意外停机，从而导致产量减少和收入损失。为了克服这个问题，制造商决定部署端到端CBM解决方案。在此解决方案下，开发了工业边缘网关模块，用于不同负载条件下的连续数据采集。

该模块还解决了导致网络流量增加和基础设施成本增加的数据捕获和存储问题，特别是机器数据。该模块集成了机器学习和人工学习算法，仅将处理后的数据发送到云服务器，即可捕获和分析输送机电机的振动、温度、电流等关键数据。

此外，基于云的分析产生了有价值的见解，并触发了预定义事件的警报和通知，以便在潜在的设备故障之前发送警告。该解决方案还使用企业资源规划(ERP)服务器来实现自动化工作单，并将数据整合到手持设备上的报告和可视化中，从而在故障发生之前提供实时见解，以采取数据驱动的维护行动。CBM解决方案使制造商能够将设备正常运行时间提高到约93%，并将维护成本降低约14%。解决方案还确定了MTTF、资产运行状况指数和下一次维护的时间等方面。

全球领先的制造商已经采取了一种改变游戏规则的方法，将维护解决方案战略性地转变为智能服务和资产管理解决方案。随着技术推动行业向前发展，制造商采取措施实施先进的分析维护将提高整体性能，减少浪费，并有效地解决计划外的销售需求。

Ashok Kumar数字和工业解决方案的负责人是在L&T技术服务．由内容副经理艾米丽·冈瑟编辑，控制工程， CFE传媒，eguenther@cfemedia.com．

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关键词:预测性维护，基于状态的维护(CBM)解决方案