自二战期间 CH Waddington 质疑英国皇家空军 (RAF) 为什么要在执行任务后将大约一半的飞机停飞进行维护以来，维护工作一直在随着新技术和新策略不断发展。他的理论是，定期维护（预防性或计划性维护）会增加故障率。他和其他几位科学家建议根据设备的状况进行维护。经过五个月的尝试，任何时候可用的飞机数量增加了61%。
从那时起，制造商就开始使用预防性维护策略，包括在设备中安装传感器来确定设备何时可能发生故障。但由于数据难以获取，结果并不一致。现在，借助当今的IIoT、机器学习和人工智能，预测性维护已成为现实。
什么是预测性维护？它有哪些好处？
预测性维护基于检测正常操作中的微小变化和异常，这通常表明存在更大的问题。数字化预防性维护催生了预测性维护（PdM），它采用数据驱动的维护策略来分析操作并预测和准备潜在故障。通过 24/7 远程监控、机器学习和创新预测性分析技术提供的数据驱动洞察来提醒潜在设备故障，制造商可以从多个方面受益。预测性维护的成本节约和投资回报包括：
通过基于状态的监测实现预测性维护
随着基于状态的监测（CBM）的出现，维护策略和能力的演变又迈出了重要一步。CBM 通过监测关键绩效指标（KPI）来识别异常。公司可以通过测量、可视化设备检查、绩效数据审查或定期测试，以及通过 IoT 和历史数据进行检查。KPI 会在特定时间间隔内收集，或持续收集——如机器配备内部传感器时。CBM 可应用于所有资产。
与所有预测性维护一样，CBM 也遵循只有在设备性能下降或即将发生严重故障时才进行维护的原则。与传统的预防性维护相比，CBM 只要求根据需要关闭设备进行维护，从而延长了维护维修之间的时间间隔。
CBM 可将机器停机时间缩短 30～60%，并将机器寿命平均延长 30%。预测性维护在检测和解决机器问题方面发挥着关键作用，能够在机器进入完全故障模式之前进行处理。根据PWC 研究，预测性维护可将正常运行时间提高 51%。通过预测性维护，公司可以避免事故，并实现员工和客户的更高安全性。
实施成功的基于状态的维护计划
FactoryTalk® Analytics™ GuardianAI™ 是 Rockwell Automation 推出的一款新软件，通过持续的基于状态的监测提供预测性维护洞察。该软件帮助维护工程师在正确的时间获取正确的信息，以优化维护活动并减少计划外停机时间。
凭借这些信息，维护工程师能够了解工厂车间资产的当前状况。一旦资产开始偏离正常状态，他们会立即收到早期通知。
将现有变频器用作传感器
使用 FactoryTalk Analytics GuardianAI 时，无需购买额外的传感器或监控设备。该软件基于变频器（VFD）已有的数据，提供潜在资产故障的早期预警。FactoryTalk Analytics GuardianAI 软件利用 VFD 的电信号监测工厂资产的状态。当检测到电信号出现偏差时，它会提醒用户异常，以便制造商进行调查并规划正确的响应。FactoryTalk Analytics GuardianAI 可与 PowerFlex® 755、755T 和 6000T 变频器实现优质集成，适用于泵、风机和鼓风机等关键工艺应用。
无需数据科学知识
在运营环境中部署创新解决方案时，价值实现时间至关重要。FactoryTalk Analytics GuardianAI 软件通过自助式、基于浏览器的用户体验，提供直观简洁的工作流程，节省时间。只需在边缘 PC 上部署应用程序，指定您的驱动器和资产信息，并在实时工厂数据上训练预测性维护模型，无需影响运营。当训练完成后，软件将自动切换到监测模式，您可以监督工厂资产的状态。
从所有资产的概览开始，您可以选择任何有风险的资产，了解其状态。您将发现关键信息，如偏差的根本原因、偏差峰值超出基线的幅度和偏差持续时间。您还可以补充有关故障风险严重程度和预计解决时间的上下文信息。这些细节为您的维护团队提供了维修所需的优先级排序和规划支持。
从异常检测迈向异常识别
FactoryTalk Analytics GuardianAI 软件开箱即用，内置了关于常见工厂资产类型最可能的故障原因的专业知识。如果您正在监测泵、风机或鼓风机应用，FactoryTalk Analytics GuardianAI 能够理解并识别相关第一原理故障的电气特征，并在提醒您偏差时提供此背景信息。通过为维护工程师提供即将发生的故障类型信息，您可以缩短调查时间并最大限度减少所需的停机时间。
嵌入式专业知识为异常识别提供了良好的开端。但您并不局限于开箱即用的功能。您还可以灵活地训练 FactoryTalk Analytics GuardianAI 软件以识别特定工艺故障。在您调查并确定问题来源后，可以对异常进行标记。当同样的问题再次发生时，软件将识别并通知您。
边缘分析
FactoryTalk Analytics GuardianAI 软件可在边缘端部署、学习和运行，实现近实时预测。
结论
自 CH Waddinton 及其致力于让 RAF 飞机持续飞行以来，制造商一直在寻求推动更高效的维护决策能力，并从设备中获得更多价值。从被动和主动维护到预防性和预测性维护的演变，如今维护工程师通过直观的用户体验，无需数据科学知识即可轻松应用机器学习。了解更多信息，请访问 FactoryTalk Analytics GuardianAI。
发布时间 2024年5月13日