預(yù)測性維護(hù)中大數(shù)據(jù)概述

　　

　　大數(shù)據(jù)(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查)這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價(jià)值)。

 

設(shè)備預(yù)測性維護(hù)

　　

　　工廠設(shè)施管理人員經(jīng)常要會(huì)感受到一種壓力，需要不斷改進(jìn)工廠和運(yùn)行環(huán)境下的維護(hù)流程。根據(jù)麥肯錫公司最近的一份大數(shù)據(jù)報(bào)告，生產(chǎn)過程所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)要多于任何其它來源產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。工廠數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)未得到足夠的開發(fā)。

　　

　　如果以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從策略層面來實(shí)施維護(hù)流程，那么工廠設(shè)施管理人員就可以實(shí)現(xiàn)所謂的預(yù)測性維護(hù)——將維護(hù)技術(shù)與從不同設(shè)備和機(jī)器上得到的實(shí)時(shí)信息關(guān)聯(lián)起來，從而可以實(shí)現(xiàn)按需完成維護(hù)工作。這樣不僅可以降低停機(jī)時(shí)間，提高產(chǎn)量，還能消除在不必要的維護(hù)上所花費(fèi)的時(shí)間和資源。

　　

　　通過實(shí)施預(yù)測性維護(hù)——而不是應(yīng)對(duì)性維護(hù)，可以降低設(shè)備整個(gè)生命周期內(nèi)的費(fèi)用，這樣大多數(shù)的生產(chǎn)設(shè)施都有機(jī)會(huì)大幅提升它們的盈利水平。這有助于優(yōu)化能源利用，減少設(shè)備停機(jī)，以及獲得在其它方面的提升。

　　

　　為什么需要預(yù)測性維護(hù)?

　　

　　對(duì)于那些存在老舊、甚至是過時(shí)設(shè)備的生產(chǎn)設(shè)施來講，維護(hù)程序經(jīng)常會(huì)導(dǎo)致不必要的費(fèi)用，比如運(yùn)行停機(jī)、能源浪費(fèi)和人力成本等。

　　

　　按照傳統(tǒng)的維護(hù)程序，定期進(jìn)行日常維護(hù)，這就意味著操作人員很有可能在對(duì)一些并不需要維護(hù)的設(shè)備進(jìn)行保養(yǎng)，這就意味著時(shí)間和資源的浪費(fèi);或者更換掉那些仍具有使用價(jià)值的設(shè)備。

　　

　　使用傳統(tǒng)的維護(hù)程序，如果一個(gè)設(shè)備沒有按規(guī)定進(jìn)行日常維護(hù)，那即使有某些征兆顯示其要發(fā)生事故，也可能被忽視。

　　

　　另一方面，那些已經(jīng)按照實(shí)際需要，對(duì)設(shè)備和機(jī)器進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)的生產(chǎn)設(shè)施，與定期維護(hù)相比，在頻率上會(huì)差異。利用網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)設(shè)備等基礎(chǔ)設(shè)施所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，來處理諸如能源利用效率、溫度、產(chǎn)量等事項(xiàng)，運(yùn)行人員和工廠經(jīng)理可以判斷哪些設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)正常、哪些設(shè)備可能要出故障。

　　

　　運(yùn)行人員和工廠經(jīng)理就可以據(jù)此做出決策：何時(shí)進(jìn)行維護(hù)、安排設(shè)備離線，或者在當(dāng)前的條件下，安排某些設(shè)備持續(xù)運(yùn)行。

　　

　　當(dāng)某些設(shè)備不能滿負(fù)荷運(yùn)行、但是其輸出仍可以保持在正常變動(dòng)范圍之內(nèi)時(shí)，工廠生產(chǎn)設(shè)施經(jīng)理就可以利用預(yù)測維護(hù)，避免“事實(shí)”上的停機(jī)。例如，一條電池生產(chǎn)設(shè)備生產(chǎn)電池的速度快的驚人，甚至超過人眼可以分辨的程度。

　　

　　三臺(tái)機(jī)器產(chǎn)量大概有10%-15%的波動(dòng)，這都屬于正常生產(chǎn)范圍內(nèi)的。但是如果利用其它被監(jiān)測的數(shù)據(jù)，如能源利用、運(yùn)行時(shí)間和溫度等，操作人員就可以將機(jī)器產(chǎn)量提高10%，從而可以節(jié)約大量成本。

　　

　　大數(shù)據(jù)是預(yù)測性維護(hù)的基礎(chǔ)

　　

　　網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)設(shè)備、以及采集、監(jiān)視和分析得到的數(shù)據(jù)(通常被稱之為大數(shù)據(jù))是預(yù)測性維護(hù)流程的基礎(chǔ)。這些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能信息，也就是我們正在熱議的物聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)就是包含嵌入式技術(shù)以實(shí)現(xiàn)與內(nèi)部狀態(tài)或外部環(huán)境之間的通訊、感知、或互動(dòng)的物理對(duì)象和連接的設(shè)施，它能實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)工廠設(shè)備的監(jiān)視。工廠經(jīng)理和運(yùn)行人員可以根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)所提供的數(shù)據(jù)和信息，將工廠切換到預(yù)定的預(yù)測維護(hù)模式。

　　

　　預(yù)測性維護(hù)可以利用很多種類型的數(shù)據(jù)，包括設(shè)備運(yùn)行時(shí)間、溫度、能源利用、產(chǎn)出以及更多其它數(shù)據(jù)來改善決策的制定和運(yùn)行。比如，在某個(gè)消費(fèi)品工廠，一個(gè)設(shè)備可以連續(xù)運(yùn)行，維持穩(wěn)定的紙巾生產(chǎn)，但是在其出故障前，能源消耗會(huì)大幅飆升。這樣通過監(jiān)視機(jī)器產(chǎn)生的能源消耗數(shù)據(jù)，當(dāng)檢測到能源消耗飆升時(shí)，運(yùn)行人員就可及時(shí)進(jìn)行干預(yù)，從而避免停機(jī)。

　　

　　如果采用定期維護(hù)模式，需要將機(jī)器離線，這會(huì)在產(chǎn)品周期內(nèi)造成非計(jì)劃停機(jī)。通過利用與機(jī)器運(yùn)行有關(guān)的當(dāng)前數(shù)據(jù)，以及過往失效的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，操作人員可以降低對(duì)工廠運(yùn)行的不利影響。

　　

　　實(shí)施預(yù)測性維護(hù)的關(guān)鍵步驟

　　

　　實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)，不能一蹴而就，需要多層次、逐步完成。下面是在生產(chǎn)設(shè)施內(nèi)開始實(shí)施預(yù)測性維護(hù)的三個(gè)關(guān)鍵步驟：

　　

　　改變采購優(yōu)先等級(jí)：工欲善其事，必先利其器，想要利用大數(shù)據(jù)以及物聯(lián)網(wǎng)來實(shí)現(xiàn)預(yù)測維護(hù)，必須要有能夠產(chǎn)生這些運(yùn)營數(shù)據(jù)的設(shè)備?；ヂ?lián)設(shè)備逐漸成為范式，但是在采購流程中，必須將采購優(yōu)先級(jí)從傳統(tǒng)設(shè)備轉(zhuǎn)移到可以使用網(wǎng)絡(luò)通訊的互聯(lián)機(jī)器上。這種轉(zhuǎn)換，可能會(huì)對(duì)組織帶來一定的挑戰(zhàn)，因?yàn)椴痪邆渚W(wǎng)絡(luò)功能的傳統(tǒng)設(shè)備意味著在前期成本上要比互聯(lián)、智能設(shè)備具有優(yōu)勢。

　　

　　利用互聯(lián)設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，可以避免單一故障事件以及因之而引起的生產(chǎn)線停機(jī)所造成的損失，在一定程度上可以補(bǔ)償采購具有網(wǎng)絡(luò)功能的設(shè)備所需要付出的額外成本。采購決策必須基于整個(gè)生命周期內(nèi)的使用成本而不僅僅是前期的投資。

　　

　　啟用數(shù)據(jù)專家：一旦設(shè)備完成網(wǎng)絡(luò)連接，具有測量和監(jiān)視數(shù)據(jù)功能，生產(chǎn)運(yùn)營經(jīng)理就可以與數(shù)據(jù)專家合作，確保設(shè)備能夠以最優(yōu)的方式采集和使用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)專家可以通過對(duì)現(xiàn)場甚至是虛擬場景的評(píng)估，來改進(jìn)數(shù)據(jù)運(yùn)營。

　　

　　聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集的數(shù)據(jù)，可以存儲(chǔ)在云端，通過一個(gè)基于服務(wù)器的模型來實(shí)現(xiàn)虛擬監(jiān)視。當(dāng)數(shù)據(jù)被虛擬存儲(chǔ)時(shí)，就可以對(duì)其進(jìn)行訪問、分析，并在數(shù)據(jù)專家的幫助和指導(dǎo)下，用其指揮和實(shí)施預(yù)測性維護(hù)。這種虛擬化，作為數(shù)據(jù)專家提供服務(wù)的一種，可以加速在工廠內(nèi)實(shí)現(xiàn)預(yù)測維護(hù)。

　　

　　將正確的數(shù)據(jù)推送給正確的人：利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)信息，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)的一個(gè)關(guān)鍵方面就是在整個(gè)組織架構(gòu)內(nèi)推送數(shù)據(jù)，從而可以對(duì)決策過程施加最大的影響力。

　　

　　數(shù)據(jù)必須保存在特定的組織層面，但是必須將其推送到工廠車間層，供車間層單個(gè)機(jī)器操作人員利用。與通過智能手機(jī)推送通知、數(shù)據(jù)一樣，生產(chǎn)運(yùn)營經(jīng)理在努力確保數(shù)據(jù)在組織內(nèi)傳輸、從各個(gè)渠道將其推送到工廠車間的操作人員時(shí)，必須考慮將數(shù)據(jù)傳遞的清晰易懂。

　　

　　例如，在煤井、采礦和金屬工業(yè)等行業(yè)，天氣狀況是實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)的一個(gè)關(guān)鍵因素。如果數(shù)據(jù)采集設(shè)施、優(yōu)化分發(fā)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)已經(jīng)就位，當(dāng)惡劣天氣即將到來時(shí)，生產(chǎn)運(yùn)營經(jīng)理就可以通知現(xiàn)場的員工和運(yùn)行人員，而不必安排專門人員來跟蹤天氣預(yù)報(bào)。

　　

　　智能數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施可以顯示，哪些設(shè)備因惡劣天氣造成的降級(jí)程度最厲害，設(shè)備的當(dāng)前狀態(tài)，以及在天氣狀態(tài)來臨前應(yīng)當(dāng)進(jìn)行哪些特定的維護(hù)工作。在任何工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)，生產(chǎn)運(yùn)營經(jīng)理應(yīng)確保數(shù)據(jù)應(yīng)能到達(dá)最底層或車間層，這樣相關(guān)人員就可以因之做出響應(yīng)。

　　

　　這經(jīng)常并不需要通知維護(hù)專家進(jìn)廠，而是確保每個(gè)設(shè)備運(yùn)行人員都可以利用這些數(shù)據(jù)來執(zhí)行預(yù)測性維護(hù)，從而優(yōu)化性能。

　　

　　TPM咨詢公司提出：經(jīng)過綜合考慮的預(yù)測性維護(hù)程序，可以為工廠運(yùn)行帶來顯著的收益。有效利用預(yù)測性維護(hù)的工廠和設(shè)施經(jīng)理，可以獲得可觀的運(yùn)行收益以及競爭優(yōu)勢。一旦某個(gè)設(shè)備實(shí)現(xiàn)互聯(lián)，整個(gè)工廠內(nèi)的相關(guān)人員必須相信由這些數(shù)據(jù)所得出的結(jié)論，從而可以從基于數(shù)據(jù)的預(yù)測性維護(hù)中獲得最大的收益，盡管這些結(jié)論可能會(huì)對(duì)以前的優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)認(rèn)知造成挑戰(zhàn)。