隨著工業技術的進步,電機、驅動器和傳感器等機器運動控制部件的維護方法也在不斷發展。哪種方法最有效?
發生故障后最常見的機器維護方法是傳統的反應性維護方法。意識到需要改進,維護人員開始估算壽命并在運動控制部件發生故障之前更換它們。這稱為預防性維護方法。最近,隨著 IIoT(工業物聯網)的進步和狀態數據的實時可用性,另一種方法誕生了——預測性維護方法。
這三種維護方法的目標相同,都是消除機器停機時間,但只有一種方法效率更高。
上圖總結了三種方法的流程。紅色箭頭顯示傳統“反應性”維護的過程,藍色箭頭顯示“預防性”和“預測性”維護的過程。
這三種方法之間的區別在于它們如何準確確定何時更換機器部件。在傳統的“反應性維護”方法中,一旦發生故障就會對機器進行維護。然而,正如您可以想象的那樣,這種“如果它沒壞,就不要修理它”的方法效率不高,也不能防止停機。
預防性和預測性維護方法都可以消除代價高昂的停機時間。這兩種方法還使用數據來確定機器組件的使用壽命。差異始于數據。
預防性維護使用制造商提供的參考壽命數據,而預測性維護則具有使用實時數據的能力。
下面我用一個常見的類比來介紹這兩種較新的保養方法。想象一下牙齒的保養。預防性維護是指您遵循建議每三個月去牙醫診所一次以“預防”問題的指南。預測性維護是指您每天實際照鏡子檢查牙齒,然后在出現癥狀時去牙醫診所。通過觀察蛀牙的跡象,您可以在問題發生之前“預測”并解決問題,或許還能避免大手術。
現在嘗試將相同的概念應用于機器維護。
預防性維護使用運動控制制造商的指南來確定何時應更換組件以防止停機。然而,僅僅依靠制造商的建議并不是最好的,因為涉及到許多因素,制造商需要對其產品的參考壽命保持保守。這種保守的壽命估計可以消除停機時間,但可能會產生比必要更多的成本,因為它可能會在組件達到使用壽命之前更換它們。例如,電機壽命是基于其軸承的使用壽命。然而,軸承壽命取決于許多因素,例如軸向/徑向載荷、潤滑脂和工作溫度。加大電機尺寸或為電機提供更大的散熱器(或其他冷卻解決方案)將延長其預期壽命。
由于維護和資源可以按固定的時間間隔進行規劃,因此預防性維護的優勢在于所有相關部門都可以輕松準備。
預測性維護使用實際收集的數據和特定觸發器在潛在故障發生前提醒維護人員。許多電機和驅動器系統現在提供內置傳感器或反饋,以通過工業通信網絡協議(例如 EtherNet/IP、EtherCAT、Modbus...)向主機控制器(PLC/HMI/IPC)提供實時狀態更新。 ETC。您可以選擇要收集的數據。數據上傳后,人工智能可以接管并根據特定觸發因素(而不是保守的指導方針)更準確地預測組件何時會發生故障。通信和人工智能的這一新進展為更有效的方法鋪平了道路,以消除停機時間,在正確的時間更換運動控制組件,并降低不必要的更換成本。這些都是預測性維護的優勢。
預測性維護的缺點之一是對維護人員的必要培訓。IT 和運動控制技能的結合將使維護團隊的工作更加輕松。與能夠快速交付組件的供應商合作也很重要。
預測性維護示例
讓我們看一下預測性維護的一個常見示例及其實際應用方式。用于醫療保健的 AI 最近一直很流行。我已經看到為這些智能可穿戴設備創建的整個市場,這些設備可以監測一個人的健康狀況,例如心率、步數和燃燒的卡路里。一些健康監測設備甚至可以執行心電圖或提供血壓估計值。一旦您擁有了可以持續監控您的健康數據的設備,預測性維護就會接管并在需要去看醫生以避免重大疾病時提醒您。
沒有健康監測設備,就需要靠預防性維護,每年左右去醫院做一次檢查。與機器部件類似,人類根據不同因素具有不同的壽命,因此觸發器也必須定制。
在我們的個人生活中,預測性維護無處不在,幫助我們維持自己的生活。當手持式真空吸塵器的電池電量不足時,它會提醒您,以便您在使用前充電。當您即將忘記支付賬單時,自動警報會在您被收取滯納金之前通知您。隨著云的引入,可用的數據比以往任何時候都多。
現在回到最初的問題。哪種保養方法效率更高?
哪種方法更有效? |
預測性維護可能是最有效的,但重要的是定制正確的觸發器以指示各種機器組件的使用壽命結束。電機和驅動器的指示器可能與傳感器不同。這是經驗會有所幫助的地方。 例如,您可以簡單地根據行駛里程估算電機壽命,您可以對 PLC 或 AI 進行編程,使其在達到一定里程時發出警報以進行更換。為了提供更準確的估計,您可以組合多個觸發器,例如工作溫度是否超過特定水平 x 小時數以及里程是否超過 x 量。 正是這種觸發器的定制真正為預測性維護帶來了優勢。 |
結論:預測性維護 |
北美市場份額預計為 31.67%,將繼續成為預測性維護解決方案的最大市場;歐洲緊隨其后。下圖顯示了 2017 年和 2022 年的預測性維護市場份額。
信用:< >機械設計
連接數據
沒有數據的收集,就沒有預測性維護。為了收集數據,機器組件(例如傳感器或運動控制軸)上需要某種類型的工業通信協議。一旦建立通信,就可以連續記錄和存儲數據。一旦收集了來自所有運動軸的數據,您將能夠從一個集中位置了解機器中發生的一切。預測性維護背后的想法是,您可以做出更明智的數據驅動決策,以便在正確的時間更換組件。
Oriental Motor 以內置傳感器的電機和內置工業通信的驅動器的形式提供預測性維護解決方案。例如,AlphaStepAZ 系列采用步進電機和旋轉/線性執行器中的機械絕對傳感器閉環反饋,以提供實時狀態數據,并在驅動器中提供 Modbus RTU、EtherNet/IP、Profinet 或 EtherCAT 通信功能.CC-Link 和 Mechatrolink 等協議也可以通過網絡轉換器進行連接??杀O控里程表、行程表、電機溫度、驅動器溫度、負載率、報警代碼等實時狀態數據。
預測性維護應用示例:INFO-TRIP 輸出
下面的示例顯示了當行程距離 [kRev] 的值等于或大于 50,000 時打開的自定義 INFO-TRIP 輸出。一旦操作員看到輸出,就可以采取必要的措施來更換電機或執行額外的檢查。
審核編輯黃宇
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