预测性维护促进工业自动化的可持续性发展

导读：可持续发展是全社会共同追求的重要目标之一，许多国家、企业都希望能够实现净零碳排放。工业作为最主要的碳排放源之一，许多企业可能需要变革其工业系统，以减少对环境的影响。数字技术对此有很大帮助，企业可以引进预测性维护，以减少能源负载和材料的浪费。

工业自动化的可持续发展

可持续发展将是未来工业制造的主要趋势之一。工业生态化越来越受到人们的重视。在过去，企业做出改变更多是为了应对利益相关者的需求、环境问题监管法规或直接的经济利益。而现在，改变是必要的。

制造商应寻求创新手段来实现灵活、资源节约型的生产模式，助力工厂实现自主化愿景。

借助自动化技术，对每个生产环节的管理将变得更加容易，环境可持续发展也将更易于实现。为了促进可持续生产，制造商及其所有者需重新设计其作业空间

通过预测性维护减少能源负载和浪费

当今领先的工业生产商在确保能源效率方面面临着许多挑战。那么该如何以更低的成本来高效进行能源生产？如何减少能源消耗以降低温室气体排放？大型企业的制造工厂会在现场发电较多的投入，例如太阳能电池板、风力涡轮机和地热泵。根据您的企业规模，可以先向可持续经济迈出一小步。

制造商可以将可持续发展措施纳入其生产流程，来解决其面临的可持续发展挑战，同时减少对环境的影响、节约资源。通过减少浪费、降低水消耗、改变能源负载和利用可再生资源来降低成本。

数字技术对此有很大帮助。自动化生产能够让工人观察能源使用情况并对其进行控制。因此，企业可以引进预测性维护，以减少能源负载、材料和水的浪费。

预测性维护是通过监测生产线上设备运行时声音、压力、热量、振动等信号的变化，感知设备状态和即将出现的故障，在设备发生故障之前的适当时机进行处理的维护方式。

不论哪个行业，生产线上的设备不停机工作都是提高效率的关键之一。实际上，由于设备故障导致的 “非计划停机”的情况经常发生，严重时设备会受到损伤，出现需要大修更换零部件的情况，从而导致设备长期停机，严重影响到后续的生产。设备工程师不得不提前准备大量的备品备件，并定期进行预防性维保，耗费大量人力、能源及材料。

随着新技术的出现，现在已经能够通过物联网收集并实时掌握装置的运行状态和点巡检作业人员的实时动作。通过积累收集的数据并进行大数据分析，参考过去发生的事例即可对即将出现的非计划短时间停机进行预测。这样在预测到会发生的停机时，可以对设备、人员、备品备件以及需要投入的资源提前进行调整，制定相应的计划来将其防患于未然。极大减少能源及材料的浪费，直接促进工业自动化的可持续发展。

东智PreMaint是聚焦设备领域的智能管理平台，获得2021年工信部“工业互联网APP优秀解决方案”称号，其预测性维护能力已在半导体、新能源、石油石化、航空航天等领域有具体应用。

数字化转型和创新技术

数字化转型的快速发展为企业建立更可持续的产业开辟了新的视野。然而，数字化之路并非毫无阻碍。据世界经济论坛称，Covid-19大流行加剧了基本卫生、污染、剥削和虐待等问题，使各国难以建立更加平衡的经济体系。这对许多企业来说也是一个考验，因为他们需要开始在办公场所使用新的技术。而在向新工作方式过渡的过程中，许多新技术得以发展。

云计算、预测性分析和机器学习等技术使能源和公用事业企业能够建立数字客户模型。在农业领域，通过土壤分析、天气分析和劳动力变化分析等及技术，可帮助农民实现决策自动化。在汽车行业，可利用客户使用情况分析技术，为客户提供对应保险。

人机界面允许人们发展他们的创造力和生产力，让机器人自动处理重复性工作。在环保领域，人们可利用人工智能、物联网、区块链、机器学习、数字孪生等智能技术来减少空气污染，改善人们的生活环境。

总结

投资现代化可持续制造领域，不仅有助于改善环境，也有助企业业务的发展。不过，企业必须制定专注于技术研发和自动化推动的战略计划。合理利用预测性维护等数字化技术来推动工业自动化，减少资源浪费和污染，为人类创建一个更好的环境。

来源/部分内容参考KNOWHOW，有删改，仅用于个人学习交流，如有侵权请联系删改。

审核编辑黄宇