狀態監測：工業 4.0 的可能性

　　未來的工廠，其中所有可以想象到的設備都與其智能和自主性相連，并且每個工廠流程都通過復雜的實時分析不斷優化，長期以來一直是工業自動化的烏托邦。

　　它承諾釋放前所未有的生產力和效率水平，同時消除人類執行許多重復性或勞動密集型任務的需要，從而可能為組織節省大量金錢和時間。

　　然而，智能工廠的想法尚未成為所有人的現實。從頭開始徹底現代化整個工廠需要時間、規劃，而且通常需要大量投資。

　　不幸的是，除了規模最大、資源最豐富的組織外，其他組織都無法做到這一點。從頭開始重建復雜的流程通常既不經濟也不可行，而舊設備可能仍有很多使用壽命，但更換起來成本高昂。

　　除了需要最新技術外，智能工廠還需要重新思考結構和文化，以克服在數字時代不再有利于提高運營效率的條塊分割、組織孤島和工作習慣。

　　工業 4.0

　　在許多情況下，無需徹底重建即可開始享受工業 4.0 的優勢。漸進式改進，例如為現有設備添加狀態監測功能，可以在整個工廠的效率、生產力和可靠性領域釋放巨大的節約潛力。

　　“工業 4.0”一詞相對較新，起源于 2011 年的德國，到 2015 年已廣為流行。雖然它對不同的人有不同的含義，但總的來說，它指的是廣泛采用機器人、人工智能、納米技術、量子計算和其他技術突破方面的新技術突破。

　　至關重要的是，它提供了對正在運行的流程的更大可見性。數字連接提供對資產健康狀況的實時或近實時洞察，使維護團隊能夠將精力集中在需要的地方，避免不必要地消耗資源。它還可以通過在潛在問題變成故障之前標記和修復它們來防止大量停機。

　　您無需對現有流程進行大量重新思考即可實施狀態監測，而且您可以以更小的規模推廣，以極低的成本實現工業 4.0 所承諾的效率、可靠性和生產力節約。

　　傳感器越來越智能

　　將傳感器連接到傳統設備上以測量健康狀況，跟蹤振動、溫度和功率特征等指標以獲得全面視圖，避免手動檢查組件。

　　遠程測量和分析資產可提高危險區域的工廠安全性，而不會危及人員安全。

　　捕獲這些數據是一回事，但使用它來生成有用的見解需要更全面的方法。許多機器和閉環系統已經具備狀態監測和分析功能，但要將這些數據放到上下文中，我們需要將其轉移到更高級別的運營框架中，超越制造執行系統 (MES) 并進入企業資產管理 (EAM)。

　　運營旨在通過分析當前和歷史數據來了解工廠維護和可靠性，從而提高機器健康狀況的可見性。

　　從被動維護到預測性維護的轉變涉及在需要的時間和地點專門進行維護。這反過來又降低了維護活動引入以前不存在的新問題的風險。

　　連接是關鍵

　　數據連接，例如從監視器到維護軟件系統的數據流，對于有效的狀態監測計劃至關重要。

　　分析解決方案的復雜程度取決于支撐它們的數據后端。換句話說，系統的好壞取決于輸入的數據，而上下文也至關重要。

　　實時狀態數據可能不會顯示資產的上次服務、采取的行動或即將到來的維護計劃。它不會顯示資產的故障歷史、維修所需的零件或其可用性。

　　數字連接有助于提供這種背景信息。傳感器本身很有用，但它們在提供整個運營的有用見解方面所能實現的功能有限。將數據插入更高級別的控制系統可實現真正的效率提升。優化系統以減少警報并及時提供相關數據以供明智決策。

　　一旦系統收集到相關數據，就需要將其匯集到一個平臺中，在該平臺上可以將其匯總并與其他系統的數據集成。它使趨勢分析能夠在問題升級為故障之前預測和解決問題。

　　廣泛測量并從資產中提取數據可以分析各種變量，揭示新見解并防止不可預見的問題。

　　狀態監測系統

　　有效的狀態監測系統應包括：

　　1.數據連接：將數據組合成可用狀態并存儲在可訪問的位置。

　　2.系統連接：將資產健康數據與維護團隊使用的相關系統集成。

　　3.團隊連接：所有人員都可以訪問資產信息，從而可以更有效地進行維護。

　　展望未來

　　對于許多工廠而言，未來工廠并非一朝一夕就能建成。拆除并重建整個系統通常是不可行的，尤其是對于小型企業而言。然而，解鎖智能工廠部分優勢所需的技術模塊已經廣泛可用。

　　傳感器的價格一直在下降，并且變得更加通用和可靠，而網絡和處理能力的改進使以前缺乏資源探索的更廣泛的企業群體更容易獲得復雜的狀態監測。

　　實際上，狀態監測使公司能夠從小處著手，并以更易于管理和更具成本效益的方式逐步發展數字化能力。這還使您能夠以提供最佳投資回報的方式對資產進行優先排序。

　　從那里，您可以將狀態監測程序擴展到其他操作，不知不覺中，工廠的大部分將連接起來。

　　從實際角度來看，這將立即提高維護效率，而從長遠來看，它可以幫助發現和解決長期或以前未被發現的問題和效率低下，從而提高未來的生產力和盈利能力。