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編譯：iothome

多年來，制造商一直在使用基于時(shí)間的設(shè)備維護(hù)方法。他們以前將設(shè)備的使用時(shí)間作為計(jì)劃維護(hù)程序的因素，設(shè)備越舊，需要執(zhí)行的維護(hù)程序就越頻繁。然而，ARC顧問集團(tuán)的研究表明，在全球范圍內(nèi)，只有18%的設(shè)備因老化而出現(xiàn)故障，而82%的設(shè)備故障是隨機(jī)發(fā)生的。它證明了基于時(shí)間的方法不具有成本效益——不管實(shí)際需要與否，都要對(duì)設(shè)備進(jìn)行維護(hù)。

為了避免無效的維護(hù)程序和隨之而來的成本，制造商可以利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)科學(xué)。在本文中，我們將介紹基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)如何幫助優(yōu)化生產(chǎn)流程。

為什么是物聯(lián)網(wǎng)?

你可能會(huì)想：如果有很好的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)(SCADA)來支持維護(hù)活動(dòng)，為什么還要選擇物聯(lián)網(wǎng)解決方案?讓我們來看看。

預(yù)測(cè)性維護(hù)需要具有處理大量數(shù)據(jù)和運(yùn)行復(fù)雜算法的能力，這在SCADA中是無法實(shí)現(xiàn)的。另一方面，基于物聯(lián)網(wǎng)的解決方案允許在多臺(tái)計(jì)算機(jī)上并行存儲(chǔ)TB級(jí)數(shù)據(jù)并運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以預(yù)測(cè)潛在危險(xiǎn)，并確定工業(yè)設(shè)備何時(shí)可能出現(xiàn)故障。

基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案，必須考慮周全的架構(gòu)

讓我們看看哪些組件可以支持預(yù)測(cè)性維護(hù)工作，以及它們是如何相互協(xié)作的。以一個(gè)可以預(yù)測(cè)工業(yè)電池使用壽命的示例為例。

基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)體系架構(gòu)

在進(jìn)入技術(shù)細(xì)節(jié)之前，重要的是要確定決定電池壽命的關(guān)鍵變量。它們是溫度、電壓和放電。確定出變量后，電池將配備傳感器，以收集這些參數(shù)的數(shù)據(jù)并將其發(fā)送云中進(jìn)行處理。

傳感器數(shù)據(jù)不能直接發(fā)送到云端，而是通過網(wǎng)關(guān)?，F(xiàn)場(chǎng)網(wǎng)關(guān)是過濾和預(yù)處理數(shù)據(jù)的物理設(shè)備。云網(wǎng)關(guān)確保安全的數(shù)據(jù)傳輸，并通過各種協(xié)議提供連接，這允許連接各種現(xiàn)場(chǎng)網(wǎng)關(guān)。

一旦傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)入云，它就“著陸”在流數(shù)據(jù)處理器上。其目的是允許數(shù)據(jù)的連續(xù)流動(dòng)，并快速有效地將數(shù)據(jù)流傳輸?shù)綌?shù)據(jù)存儲(chǔ)器(數(shù)據(jù)湖)。

數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)傳感器收集的數(shù)據(jù)。它仍然是原始的，所以它可能不準(zhǔn)確、錯(cuò)誤或包含不相關(guān)的內(nèi)容。它表示為在相應(yīng)時(shí)間測(cè)量的多組傳感器讀數(shù)。當(dāng)需要數(shù)據(jù)來洞察電池的健康狀況時(shí)，會(huì)將其加載到一個(gè)大數(shù)據(jù)倉庫中。

大數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)清理后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它包含在特定時(shí)間測(cè)量的溫度、電壓和放電參數(shù)，以及關(guān)于電池類型、位置、充電日期等上下文信息。

一旦準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)，就用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)算法進(jìn)行分析。機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于揭示數(shù)據(jù)集中隱藏的相關(guān)性和檢測(cè)異常數(shù)據(jù)模式。

建立預(yù)測(cè)模型，并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，然后用于確定電池是否發(fā)生自放電，并精確檢測(cè)容量低于正常值的電池或估計(jì)電池的剩余使用壽命。用于預(yù)測(cè)性維護(hù)工業(yè)電池的預(yù)測(cè)模型基于以下兩種方法建立：

▲分類方法：根據(jù)該方法建立的模型可識(shí)別電池是否可能自放電，并顯示電池容量是否低于正常值。

▲回歸方法：該方法可提供電池使用壽命結(jié)束前剩余天數(shù)/周期的信息。

預(yù)測(cè)模型需要定期更新，例如每月更新一次，并測(cè)試其準(zhǔn)確性。如果輸出與預(yù)期不同，則對(duì)其進(jìn)行修改、重新訓(xùn)練和再次測(cè)試，直到其按預(yù)期運(yùn)行為止。

在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)之前，應(yīng)該進(jìn)行大量的探索性分析。進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以查找依賴關(guān)系并發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中的模式和見解。此外，在探索性分析階段，評(píng)估各種技術(shù)假設(shè)，以幫助選擇最適合的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

用戶應(yīng)用程序允許基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案向用戶提醒潛在的電池故障。

盡管與電池組無關(guān)，但預(yù)測(cè)性維護(hù)體系架構(gòu)還是可以包含其他組件，例如執(zhí)行器和控制應(yīng)用程序。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，控制應(yīng)用程序可以被設(shè)置為向設(shè)備的致動(dòng)器發(fā)送指令，(來自物聯(lián)之家網(wǎng))例如，如果發(fā)動(dòng)機(jī)溫度上升到臨界點(diǎn)，控制應(yīng)用程序可以發(fā)送命令將機(jī)器設(shè)置為冷卻模式。此外，控制應(yīng)用程序可以與維護(hù)系統(tǒng)集成在一起。

不同行業(yè)的預(yù)測(cè)性維護(hù)

以上這些通用架構(gòu)組件用于為各種行業(yè)構(gòu)建預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案。下面，我們列出了可能的預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用，并提供已經(jīng)實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案的制造商示例。

▲離散制造

主要的離散制造商正在使用基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)來監(jiān)測(cè)諸如銑床主軸的健康狀況。這些主軸容易斷裂，而且維修費(fèi)用高昂。預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案可以通過從連接到主軸上的超聲波和振動(dòng)傳感器收集數(shù)據(jù)來幫助預(yù)測(cè)潛在的損壞。分析收集到的數(shù)據(jù)有助于在主軸斷裂之前識(shí)別它們。

例如，沃爾沃集團(tuán)部署了基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)維護(hù)解決方案，該解決方案可預(yù)測(cè)主軸損壞、識(shí)別旋轉(zhuǎn)類設(shè)備的開裂和脫落，以及齒輪和電機(jī)的缺陷。結(jié)果，他們通過減少多達(dá)70%的診斷時(shí)間和20%以上的維修時(shí)間來改善整體設(shè)備效率(OEE)。

▲流程制造

在流程制造中，紙漿加工和造紙公司利用物聯(lián)網(wǎng)來監(jiān)測(cè)造紙機(jī)的狀態(tài)。例如，馬斯特里赫特軋機(jī)(Maastricht Mill)為其壓榨輥配備了溫度和振動(dòng)傳感器，并推出了基于云的預(yù)測(cè)維護(hù)解決方案來預(yù)測(cè)軸承和齒輪的磨損。

另一個(gè)例子是鋼鐵業(yè)。鋼鐵廠有多個(gè)爐子使用水冷板來控制溫度。水冷板泄漏可能導(dǎo)致安全問題和生產(chǎn)損失?；谖锫?lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案可幫助檢測(cè)異常并進(jìn)行根本原因分析，從而防止生產(chǎn)延誤和設(shè)備故障。

▲石油和天然氣

石油和天然氣公司尤其受益于預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案。油氣生產(chǎn)設(shè)備的物理檢查要求工作人員進(jìn)入危險(xiǎn)環(huán)境以檢查設(shè)備，而這在某些情況下是不可行的?；谖锫?lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)允許石油和天然氣公司識(shí)別潛在故障，并提高關(guān)鍵資產(chǎn)的油氣產(chǎn)量。

例如，雪佛龍(Chevron)已轉(zhuǎn)向物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)，推出了預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案，可幫助識(shí)別管道腐蝕和損壞。該解決方案使用跨管道安裝的傳感器來測(cè)量酸堿度、氣態(tài)和CO2/H2S含量，以及管道的內(nèi)徑和厚度。該解決方案獲取實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)，并將其傳遞給云進(jìn)行評(píng)估、分析和預(yù)測(cè)。

美國能源部表示，對(duì)于石油和天然氣公司而言，實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)可將維護(hù)成本減少30%，將故障消除70%，并將停機(jī)時(shí)間減少40%。

▲電力工業(yè)

發(fā)電廠必須確?？煽康碾娏?yīng)，尤其是在需求高峰期?；谖锫?lián)網(wǎng)的維護(hù)解決方案可以幫助確保不間斷的發(fā)電，并監(jiān)測(cè)燃?xì)?風(fēng)力/蒸汽渦輪機(jī)旋轉(zhuǎn)部件中不斷演變的缺陷。為此，渦輪機(jī)配備了振動(dòng)傳感器。該傳感器收集的數(shù)據(jù)被傳送到云中，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法來確定每個(gè)渦輪機(jī)的性能。例如，佛羅里達(dá)電力與照明公司(Florida Power&Light)已轉(zhuǎn)向物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)，以部署預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案，該解決方案可估算渦輪何時(shí)無效運(yùn)行或即將發(fā)生故障。

▲鐵路

鐵路公司采用基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)，以確保鐵路和機(jī)車車輛處于正常狀態(tài)。例如，BNSF鐵路公司部署了測(cè)力儀、視覺攝像頭、紅外和聲音傳感器，以識(shí)別機(jī)車制動(dòng)能力的缺陷、車輪和軸承的過度磨損、鐵軌彎道和直道行駛的損壞。(來源物聯(lián)之家網(wǎng))傳感器收集的數(shù)據(jù)被傳送到云中進(jìn)行分析，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法來揭示導(dǎo)致?lián)p壞的不健康數(shù)據(jù)模式。該解決方案有助于提高機(jī)車的安全性、可靠性和速度，并減少由設(shè)備故障引起的列車延誤。

▲建筑業(yè)

在施工中，預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用于監(jiān)測(cè)重型機(jī)械的狀態(tài)，例如挖掘機(jī)、推土機(jī)、裝載機(jī)、升降機(jī)等。傳感器可以連接到機(jī)器上，以監(jiān)測(cè)變速器和制動(dòng)器溫度、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、輪胎壓力、燃油消耗量和其他值。例如，小松為他們的車隊(duì)配備了壓力、振動(dòng)和超聲波傳感器，這些傳感器收集影響性能的關(guān)鍵參數(shù)數(shù)據(jù)，并將其傳輸?shù)皆浦?。云識(shí)別尾氣后處理系統(tǒng)的潛在問題，以及旋轉(zhuǎn)和靜態(tài)組件的損壞。

總結(jié)

根據(jù)麥肯錫的報(bào)告，基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)延長(zhǎng)了設(shè)備的壽命，有助于消除多達(dá)30%的基于時(shí)間的例行維護(hù)程序，并使設(shè)備停機(jī)時(shí)間減少50%。然而，對(duì)于成熟且可靠的預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案來說，以機(jī)器學(xué)習(xí)為重點(diǎn)的體系架構(gòu)至關(guān)重要。