工业4.0商业模式自动化预测维护程序的好处

本文将讨论

作为工业4.0商业模式的预测性维护

自动化预测维护程序的好处

在工业设施中实行自动化预测性维护的步骤

前言

工业制造界的每个人都听说过关于停机的故事。但对于经历过这种情况的人来说，一小时的停机时间会使制造商每小时损失高达26万美元 或 4 小时内损失 200 万美元等的统计数据并不能完全说明情况。 除了资金方面的损失之外，停机的实际成本还包括了幻灭的劳动力，意味着当持续发生设备故障时，对员工的激励难度则会变大。这些都是使得预测性维护自动化能够迅速成为企业融入日常业务运营的工业概念的部分原因。

作为工业 4.0 商业模式的预测性维护

预测性维护采取先发制人的方法，能够在工厂设备出现故障之前发现故障，并进行维护和修理。与每个工业 4.0 概念一样，这种方法也依赖于数据捕获和分析。因此，了解车间资产产生的历史和当前数据的能力是在组件和装配级别自动执行维护任务的基础。 尽管预测性维护是工业 4.0 的概念，但它仍然适用于旧资产和相对较新的资产。根据《工厂工程师手册》，预测性维护能够减少大约20%的停机时间， 而自动化流程的选项可以进一步增加这一百分比并减少计划外停机时间。选择在整个车间集成预测性维护自动化还会带来许多好处，其中包括：

降低总制造成本 （TMC）

在制造业中，维护成本、维修和昂贵的更换成本占开发产品 TMC 相当大的比例。自动化预测维护有助于显着降低这些成本。这些方法包括了解设备的使用寿命、安排计划停机时间和计划备件库存清单。

自动化的预测性维护措施会引发有计划的停机，从而将生产从受影响的设备中转移出去。它们还消除了计算中出现人为错误的可能性，这些错误可能会延迟与车间设备相关的维修或维护活动。

自动化流程还会对企业的备件库存产生蝴蝶效应。对于所需完成任务的了解可用于提前自动购买替换零件，从而减少过多的库存，同时确保维护团队拥有任务所需的所有工具。

延长机器部件的使用寿命

自动化定期预测性维护活动可确保任务按时完成。在维护方面遵守严格的时间表会增加机器组件的使用寿命。这是因为机器及其组件将配备所需的资源，以保证其运行到下一个维护周期。

减少车间事故

在制造设施中，仅在美国，物料搬运设备每年就造成约 85 人死亡，数千人受伤。这些事故的发生是由于叉车故障、员工疏忽，更重要的是，物料搬运设备的维护不善。

这就是自动化预测性维护活动发挥作用的地方。通过适当的维护，物料搬运设备和其他工程资产将按预期运行，而不会给毫无戒心的车间工人带来任何意外。

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实现预测性维护自动化的3个步骤

与大多数制造概念或商业模型一样，存在采用自动化预测性维护的步骤。这些步骤包括：

1

在设备中集成数据采集设备

自动化预测性维护的第一步是从设备采集相关数据。在绿地设施中，所使用的通用制造设备均配备了传感器和执行器，用于监测组件的性能和健康状况。在棕地设施中，只有将智能设备集成到传统设备中才能实现数据采集。

智能人机界面设备可用于跟踪车间设备的温度、振动和其他方面。有了这些历史数据以及停机时间或故障率数据，就可以完成车间内预测性维护活动的自动化进程。制造企业还需要建立工业云解决方案、分析应用程序和功能性票据或警报系统，以实现预测性维护过程的自动化。

2

实时监控模式的算法

对于刚刚起步的制造企业来说，无法获得为设备健康提供背景的历史数据是可以理解的。而这就是机器学习和人工智能发挥作用的地方。企业需要通过购买服务或构建由算法驱动的应用程序以实现基于条件的监测。这些服务是本节第一点中重点介绍的应用之一。

同样需要注意的是，在 IT 基础设施启动过程和设备收集数据的过程中，有不同的技术来评估比较机器数据。制造商可以选择从为其行业细分市场提供数据即服务的平台上购买相关数据，或者以设备的维修或维护指南作为标准进行推断。

3

基本维护思维方式的转变

车间中集成自动化预测性维护的成功仍然取决于管理层和员工对于预测性分析的认识。这就是为什么需要制定有关自动化预测性维护的管理层和员工政策的重要原因。制造业四壁内的利益相关者必须了解自动化所需条件以及它所带来的好处，正如上文中所强调的。

一个企业在集成自动化预测性维护方面的成功往往取决于管理团队和员工的尽职程度。因为只有当每个人都明确了他们在自动化生产车间中发挥的作用，自动化过程才能成功。

结 论

在自动化预测性维护时，建议采用试点项目，让每个人都站在同一起跑线上。如果自动化操作得当，制造企业可以减少55%的停机时间，以及约60%的修复和拆修时间。有效的维护也将减少设备更换的支出，同时能够为提高生产力创造有利的环境。

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责任编辑：haq