本文將討論

作為工業4.0商業模式的預測性維護

自動化預測維護程序的好處

在工業設施中實行自動化預測性維護的步驟

前言

工業制造界的每個人都聽說過關于停機的故事。但對于經歷過這種情況的人來說，一小時的停機時間會使制造商每小時損失高達26萬美元 或 4 小時內損失 200 萬美元等的統計數據并不能完全說明情況。 除了資金方面的損失之外，停機的實際成本還包括了幻滅的勞動力，意味著當持續發生設備故障時，對員工的激勵難度則會變大。這些都是使得預測性維護自動化能夠迅速成為企業融入日常業務運營的工業概念的部分原因。

作為工業 4.0 商業模式的預測性維護

預測性維護采取先發制人的方法，能夠在工廠設備出現故障之前發現故障，并進行維護和修理。與每個工業 4.0 概念一樣，這種方法也依賴于數據捕獲和分析。因此，了解車間資產產生的歷史和當前數據的能力是在組件和裝配級別自動執行維護任務的基礎。 盡管預測性維護是工業 4.0 的概念，但它仍然適用于舊資產和相對較新的資產。根據《工廠工程師手冊》，預測性維護能夠減少大約20%的停機時間， 而自動化流程的選項可以進一步增加這一百分比并減少計劃外停機時間。選擇在整個車間集成預測性維護自動化還會帶來許多好處，其中包括：

降低總制造成本 （TMC）

在制造業中，維護成本、維修和昂貴的更換成本占開發產品 TMC 相當大的比例。自動化預測維護有助于顯著降低這些成本。這些方法包括了解設備的使用壽命、安排計劃停機時間和計劃備件庫存清單。

自動化的預測性維護措施會引發有計劃的停機，從而將生產從受影響的設備中轉移出去。它們還消除了計算中出現人為錯誤的可能性，這些錯誤可能會延遲與車間設備相關的維修或維護活動。

自動化流程還會對企業的備件庫存產生蝴蝶效應。對于所需完成任務的了解可用于提前自動購買替換零件，從而減少過多的庫存，同時確保維護團隊擁有任務所需的所有工具。

延長機器部件的使用壽命

自動化定期預測性維護活動可確保任務按時完成。在維護方面遵守嚴格的時間表會增加機器組件的使用壽命。這是因為機器及其組件將配備所需的資源，以保證其運行到下一個維護周期。

減少車間事故

在制造設施中，僅在美國，物料搬運設備每年就造成約 85 人死亡，數千人受傷。這些事故的發生是由于叉車故障、員工疏忽，更重要的是，物料搬運設備的維護不善。

這就是自動化預測性維護活動發揮作用的地方。通過適當的維護，物料搬運設備和其他工程資產將按預期運行，而不會給毫無戒心的車間工人帶來任何意外。

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實現預測性維護自動化的3個步驟

與大多數制造概念或商業模型一樣，存在采用自動化預測性維護的步驟。這些步驟包括：

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在設備中集成數據采集設備

自動化預測性維護的第一步是從設備采集相關數據。在綠地設施中，所使用的通用制造設備均配備了傳感器和執行器，用于監測組件的性能和健康狀況。在棕地設施中，只有將智能設備集成到傳統設備中才能實現數據采集。

智能人機界面設備可用于跟蹤車間設備的溫度、振動和其他方面。有了這些歷史數據以及停機時間或故障率數據，就可以完成車間內預測性維護活動的自動化進程。制造企業還需要建立工業云解決方案、分析應用程序和功能性票據或警報系統，以實現預測性維護過程的自動化。

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實時監控模式的算法

對于剛剛起步的制造企業來說，無法獲得為設備健康提供背景的歷史數據是可以理解的。而這就是機器學習和人工智能發揮作用的地方。企業需要通過購買服務或構建由算法驅動的應用程序以實現基于條件的監測。這些服務是本節第一點中重點介紹的應用之一。

同樣需要注意的是，在 IT 基礎設施啟動過程和設備收集數據的過程中，有不同的技術來評估比較機器數據。制造商可以選擇從為其行業細分市場提供數據即服務的平臺上購買相關數據，或者以設備的維修或維護指南作為標準進行推斷。

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基本維護思維方式的轉變

車間中集成自動化預測性維護的成功仍然取決于管理層和員工對于預測性分析的認識。這就是為什么需要制定有關自動化預測性維護的管理層和員工政策的重要原因。制造業四壁內的利益相關者必須了解自動化所需條件以及它所帶來的好處，正如上文中所強調的。

一個企業在集成自動化預測性維護方面的成功往往取決于管理團隊和員工的盡職程度。因為只有當每個人都明確了他們在自動化生產車間中發揮的作用，自動化過程才能成功。

結 論

在自動化預測性維護時，建議采用試點項目，讓每個人都站在同一起跑線上。如果自動化操作得當，制造企業可以減少55%的停機時間，以及約60%的修復和拆修時間。有效的維護也將減少設備更換的支出，同時能夠為提高生產力創造有利的環境。

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責任編輯：haq