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    工业4.0变革,预测性维护起关键作用

    作者:时间:2019-05-29来源:数字化企业网收藏
    编者按:工业4.0模式改变了制造业格局,设备维护开始转变为真正可预测的功能。采用预测性维护方法是最大限度延长设备正常运行时间的关键,最终确保生产线一致的效率水平,设计工程师正在寻求数字解决方案?#36816;?#30701;机器停机时间。

    全球制造业市场竞争环境日益激烈,对于工厂企业来说,降低生产线成本是一项重大的挑战,关系的企业的长久发展之生计。而无法预料的停机时间意味着更高的生产成本,可能会拖长订单的交付时间甚至影响到声誉问题。

    本文引用地址:http://www.bftj.tw/article/201905/400992.htm

    随着模式的出现,制造业格局发生了改变,设备维护开始转变为真正可预测的功能。采用预测性维护方法是最大限度延长设备正常运行时间的关键,最终确保生产线一致的效率水平,设计工程师正在寻求数字解决方案?#36816;?#30701;机器停机时间。

    例如基于状态监测的方法,在生产设备是安装传感器,每个传感器设置报警的上限和下限值,并根据操作说明和过去的经验来给管理者提示。这种方法可以让维护人员深入了解机器运行状况,知道?#38382;备?#25442;重要机器的组件,从而避免整个机器?#25910;稀?/p>

    解决方案是对实时数据的全面解?#20572;?#26377;助于实施预期的管理措施,最终减少停机时间。因此,智能工厂不仅仅安装可以收集大数据的传感器,必须将数字化与云计算结合起来。

    数据是预测性维护的关键

    有了传感器,就能采集大量来自生产线的底层数据,但这些数据本来是散?#19994;摹?#20174;?#23616;?#19978;来说,数据需经过整理、分析等处理才能真正变成有用的东西。所以,为了使来?#28304;?#24863;器网络的数据变得有用,必须对其进行可视化、评估和处理。

    目前,市场上已经有不少的平台可以做到数据收集、分析,例如通用电气的Predix、西门子的MindSphere、ABB的Ability、菲尼克斯电气的ProfiCloud、施耐德电气的EcoStruxure等等,这些工具可以轻松收集、处理和可视化制造工厂的相关数据。

    在数据和分析处理过程中,基于日益强大的计算能力,算法和数学模型在幕后不断发挥作用,使得软件能够将大量的数据进行连接、分析、预测,以供工厂车间维护人员使用。此外,还可以通过机器学习的方法,加强对于数据的处理能力。

    变得越来越智能

    大数据的运用将让制造业保持最大的竞争力,传统制造业工厂实施的最终目标是降?#32479;?#26412;,并期望能够带来更高的产能和质量保证。模式工厂的所有设备均是联网?#27169;?#20174;而提供更好的控制和性能可见性。

    预测性维护的?#23616;?#26159;在最佳时间更换组件,基于广泛连接的工厂设备,实时监控生产设备的健康状态,最终保持生产线平稳?#34892;?#30340;工作水平。预测性维护的优势是准确的?#25910;?#26597;找和预测能力,通过结合专家人工监测、机器学习等来达到更高的准确性。工业4.0模式下,预测性维护帮助工厂设备更高效地运行,以提供更好的一致化质量和产出水平,从而实现盈利能力和竞争力的最大化。而随着数据利用和可视化驱动软件的发展,将变得更加



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