前段時(shí)間看到一則新聞，這么寫的：在德國舉行的漢諾威工業(yè)博覽會上，華為和GE數(shù)字集團(tuán)聯(lián)合發(fā)布了工業(yè)預(yù)測性維護(hù)解決方案。牽手的兩方，一邊是華為的邊緣計(jì)算EC-IoT(Edge Computing IoT)方案，一邊是GE的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(Industrial IoT)云平臺Predix，新聞中稱它們將無縫融合，實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測，提供預(yù)測性維護(hù)的智能決策。
理想豐滿，現(xiàn)實(shí)骨感。在現(xiàn)階段，這顯然是一次“自嗨型”合作的典范。前者在工業(yè)領(lǐng)域的“信息層”上空盤旋，尚未敲開“設(shè)備層”邊緣計(jì)算的大門;后者雖說推出IIoT云平臺已有時(shí)日，但扎根不深，涉足工業(yè)核心領(lǐng)域的中國本土的滲透率低得可憐。雙方聯(lián)手，怎么看都像是貌合神離的“聯(lián)姻夫妻”，看似優(yōu)勢互補(bǔ)，卻又無從下手。面向整個(gè)工業(yè)領(lǐng)域提供預(yù)測性維護(hù)的底氣從何而來?好在兩大巨頭選擇從電梯運(yùn)維這個(gè)公認(rèn)的早期采用者群體切入，也算是另辟蹊徑，抓住了明顯的市場痛點(diǎn)。
如果將時(shí)間這把衡量的標(biāo)尺再拉長一些，這次合作，雖說對于雙方來說有時(shí)機(jī)未到，急于求成之嫌，不過卻為后來者指明了方向，邊緣計(jì)算+IoT云平臺，的確是撬動(dòng)預(yù)測性維護(hù)市場的利器。
華為和GE的合作，有些像電影“黃飛鴻”中的鬼腳七，武功雖高但姿勢不佳，后期難免吃力。還好，就在這幾天，空客和ABB等企業(yè)，接連示范了開展預(yù)測性維護(hù)軍備的正確。
預(yù)測性維護(hù)的漫漫長路，先得從頭開始把基礎(chǔ)扎牢。
“帶病”上路的汽車，給交通帶來安全威脅;“帶病”工作的生產(chǎn)設(shè)備，給工廠帶來巨額損失。比如Intel在大連的生產(chǎn)線，每天創(chuàng)造1.5億人民幣的價(jià)值，哪怕停機(jī)維修1小時(shí)，帶來的損失巨大都難以承受。因此，防止設(shè)備“帶病工作”，就顯得尤為重要。先來看看工業(yè)設(shè)備維護(hù)維修的幾種手段：
● 修復(fù)性維修：屬于事后維護(hù)，顧名思義，亡羊補(bǔ)牢，是為下策。
● 預(yù)防性維修：屬于事先維護(hù)，基于時(shí)間、性能等條件對設(shè)備進(jìn)行定期維修，更多還是憑經(jīng)驗(yàn)。未雨綢繆，是為上策。
● 預(yù)測性維修：屬于事先維護(hù)，基于安裝在設(shè)備上的各種傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，如果發(fā)現(xiàn)故障隱患，自動(dòng)觸發(fā)報(bào)警或修理命令。未卜先知，是為上上策。
目前市場中的存量設(shè)備數(shù)目可觀，80%以上的設(shè)備還沒采用有效的預(yù)測性維護(hù)方案，而設(shè)備維護(hù)產(chǎn)生的費(fèi)用超過設(shè)備總體生命周期成本的50%。根據(jù)IoT Analytics在2017年的最新市場報(bào)告，2016-2022年預(yù)測性維護(hù)的復(fù)合年均增長率CAGR為39%，到2022年總體支出將達(dá)到10.96億美元。
預(yù)測性維護(hù)在不久的未來將愈加凸顯工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中少數(shù)的“殺手級”應(yīng)用的優(yōu)勢。從內(nèi)部來看，預(yù)測性維護(hù)用于優(yōu)化生產(chǎn)操作，將會帶來20-30%的效率增益。從外部來看，設(shè)備制造商如果引入預(yù)測性維護(hù)服務(wù)，則有可能“一勞永逸”地扭轉(zhuǎn)當(dāng)前競爭業(yè)態(tài)。從戰(zhàn)略角度評估，預(yù)測性維護(hù)代表著工業(yè)服務(wù)化和未來商業(yè)模式轉(zhuǎn)變的歷史選擇。
以上幾點(diǎn)綜合考慮，各類公司紛紛搶灘預(yù)測性維護(hù)這方“沃土”，理所當(dāng)然。
預(yù)測性維修的概念雖說由來已久，但一直缺乏行之有效的大范圍實(shí)施手段。而邊緣計(jì)算+IoT云平臺這劑“藥方”，可以將人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等多種技術(shù)融合在一起，真正撬動(dòng)預(yù)測性維修這塊市場蛋糕，拓展新的商機(jī)。
邊緣計(jì)算+IoT云平臺，巨頭間的協(xié)作
華為和GE的這次牽手，拉開了邊緣計(jì)算與IoT云平臺巨頭之間協(xié)作，進(jìn)軍預(yù)測性維護(hù)的序曲。接下來就變成了連線題，邊緣計(jì)算側(cè)和IoT云平臺側(cè)的巨頭們將產(chǎn)生哪些混搭呢?
邊緣計(jì)算
ABB
ABB處于設(shè)備生命周期支持的前沿，為用戶提供種類齊全的儀器生命周期服務(wù)，帶來可測量和可持續(xù)的設(shè)備性能改善，ABB還一直把維護(hù)服務(wù)用作預(yù)測性維護(hù)計(jì)劃的一部分。
羅克韋爾自動(dòng)化
羅克韋爾自動(dòng)化推出了全新的診斷可靠性服務(wù)。借助這項(xiàng)服務(wù)，制造商和工業(yè)生產(chǎn)商可簡化任務(wù)關(guān)鍵型集成設(shè)備生產(chǎn)線的維護(hù)策略。
Honeywell
Honeywell推出互聯(lián)輔助動(dòng)力裝置(APU)預(yù)測性維護(hù)服務(wù)GoDirect?；谶@項(xiàng)服務(wù)，航空公司能夠在機(jī)械故障發(fā)生之前發(fā)現(xiàn)和預(yù)判，提高機(jī)隊(duì)的可用性。海南航空成為全球首家采用GoDirect的航空公司。
Intel
Intel廣泛布局物聯(lián)網(wǎng)，將更強(qiáng)計(jì)算力帶到邊緣智能，并在數(shù)十年前就為預(yù)測性維護(hù)打下了基礎(chǔ)。Intel已經(jīng)在自身的Fab工廠中也已經(jīng)實(shí)施了預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)，使得冷卻水的耗電量減少了40%。
丹納赫
丹納赫通過預(yù)測性維修計(jì)劃和狀態(tài)監(jiān)測計(jì)劃檢測故障發(fā)生前的機(jī)械狀態(tài)，并預(yù)測故障發(fā)生時(shí)間。除此以外，丹納赫還能夠確定可延長機(jī)械使用壽命的主動(dòng)性任務(wù)類型。
IoT云平臺
GE
GE的預(yù)測性維護(hù)包含了兩個(gè)角度：一是建立在硬件狀態(tài)監(jiān)控領(lǐng)域之上的GE Measurements，二是涵蓋了預(yù)測性維護(hù)的軟件和分析部分的GE Digital。
微軟
微軟Azure正致力于將自己發(fā)展成為工業(yè)IoT解決方案和預(yù)測性維護(hù)的首選云平臺。微軟Azure目前有兩個(gè)預(yù)先配置的解決方案，提供必要的預(yù)測性維護(hù)和遠(yuǎn)程監(jiān)控分析引擎。
IBM
PMQ大數(shù)據(jù)分析預(yù)測解決方案基于對設(shè)備性能和使用狀況的實(shí)時(shí)分析，輸出主要設(shè)備的健康管理數(shù)據(jù)，減少非計(jì)劃成本，延長設(shè)備壽命，提高產(chǎn)品質(zhì)量和收益等。
SAP
SAP發(fā)力預(yù)測性維護(hù)市場有多年歷史，借助SAP 預(yù)測性維護(hù)及服務(wù)，企業(yè)可以更深入地洞察海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，進(jìn)而采用全新的方式，管理企業(yè)資產(chǎn)、提供現(xiàn)場服務(wù)。
PTC
PTC倡導(dǎo)的數(shù)字雙胞胎，以數(shù)字化方式為物理對象創(chuàng)建的虛擬模型，實(shí)時(shí)工作數(shù)據(jù)作為工況載荷進(jìn)行仿真分析，預(yù)測產(chǎn)品和設(shè)備未來的性能，可幫助企業(yè)分析并預(yù)測設(shè)備潛在故障點(diǎn)，實(shí)施預(yù)測性維護(hù)。
當(dāng)然，也有些企業(yè)橫跨邊緣計(jì)算和云平臺兩個(gè)領(lǐng)域。
西門子
比如，西門子就將預(yù)測性維護(hù)應(yīng)用于工廠設(shè)置和工業(yè)設(shè)備的自動(dòng)化系統(tǒng)中。因此，在坐擁海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，西門子已經(jīng)有了建立機(jī)器學(xué)習(xí)算法的前提。
博世
在100 多年的發(fā)展歷史當(dāng)中，博世一直是以工業(yè)及制造著稱，而現(xiàn)在博世正在積極的向著互聯(lián)化和服務(wù)化的方向轉(zhuǎn)變。博世在設(shè)備中加入感知設(shè)備，能夠使其收集到數(shù)據(jù)。之后數(shù)據(jù)將會被傳到博世物聯(lián)網(wǎng)云平臺(Bosch IoT Cloud)，通過軟件的運(yùn)算和優(yōu)化，最終形成相應(yīng)的服務(wù)。
博世在全球250多個(gè)工廠里都配備了全方位的智能技術(shù)。AR增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)使工人能夠?qū)崟r(shí)獲得輔助，完成設(shè)備的維護(hù)任務(wù)，減少停機(jī)時(shí)間。預(yù)測性維護(hù)與傳感器的應(yīng)用相結(jié)合，主動(dòng)預(yù)測故障并發(fā)出警示。
以ABB為例，她為工業(yè)機(jī)器人提供全年7x24小時(shí)的嵌入式遠(yuǎn)程服務(wù)。當(dāng)工業(yè)機(jī)器人的狀態(tài)發(fā)生變動(dòng)或出現(xiàn)故障時(shí)，遠(yuǎn)程服務(wù)將自動(dòng)報(bào)警，客戶隨時(shí)隨地都可以通過智能手機(jī)或平板電腦獲得報(bào)警信息，并采取相應(yīng)行動(dòng)。更重要的，ABB的智能單元也同時(shí)對工業(yè)機(jī)器人實(shí)施連續(xù)監(jiān)測，降低保養(yǎng)成本，提高設(shè)備可用率，延長使用壽命。
除了對工業(yè)機(jī)器人的遠(yuǎn)程支持之外，今年5月，ABB在班加羅爾設(shè)立了新的針對節(jié)能變頻器解決方案的數(shù)字化遠(yuǎn)程服務(wù)中心，全年無休遠(yuǎn)程的訪問位于最終用戶工廠內(nèi)的變頻器，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)和狀態(tài)監(jiān)測。
ABB還將現(xiàn)有方案進(jìn)行整合，形成Ability數(shù)字化方案，包括資產(chǎn)密集型行業(yè)的績效管理解決方案，過程工業(yè)的控制系統(tǒng)，機(jī)器人、電機(jī)和機(jī)械的遠(yuǎn)程監(jiān)控服務(wù)等。
當(dāng)然，對于上面的連線題，ABB也給出了自己的解答。
ABBAbility先后與微軟和IBM達(dá)成戰(zhàn)略合作，ABB Ability的下一代數(shù)字化解決方案和服務(wù)將在微軟Azure云平臺上面開發(fā)和構(gòu)建，并與IBMWatson物聯(lián)網(wǎng)認(rèn)知計(jì)算技術(shù)聯(lián)手，首先在工廠及智能電網(wǎng)兩個(gè)領(lǐng)域合作，提供實(shí)時(shí)認(rèn)知分析功能。例如從ABB占有優(yōu)勢的電力行業(yè)入手，通過提取歷史和天氣數(shù)據(jù)，幫助電力客戶優(yōu)化運(yùn)營并維護(hù)智能電網(wǎng)。
自己量體裁衣，定制預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)
除了邊緣計(jì)算與IoT云平臺觸發(fā)的圍繞預(yù)測性維護(hù)展開戰(zhàn)略合作之外，還有一些巨鱷，自身就有預(yù)測性維護(hù)的強(qiáng)烈需求，于是自建邊緣計(jì)算和云平臺能力，量身定做自用的預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)，并且孵化相關(guān)創(chuàng)業(yè)企業(yè)，積極進(jìn)行工業(yè)服務(wù)化的轉(zhuǎn)型。
以空客為例，該公司計(jì)劃在2018年推出新的預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)，這套系統(tǒng)將融合兩種不同的解決方案。
一種方案以飛機(jī)為中心，稱為預(yù)報(bào)和風(fēng)險(xiǎn)管理方法(PRM)。在這種方案中，飛機(jī)不再是冰冷碩大的金屬集合體，而是一個(gè)飛行的帶有生命體征的“生物”，通過從飛機(jī)上遍布的傳感器中收集的數(shù)據(jù)，進(jìn)行飛行及燃油分析、導(dǎo)航服務(wù)、飛機(jī)檢修、航空公司運(yùn)營管理，以及規(guī)劃和恢復(fù)等服務(wù)。通過使用第一種方案，空客在12個(gè)月內(nèi)節(jié)省了55萬美元。
另一種方案則以數(shù)據(jù)為中心，空客與easyJet合作，從各種外部來源獲取信息，將其存儲在空客的云平臺中，然后通過算法實(shí)現(xiàn)乘機(jī)客戶的體驗(yàn)提升。easyJet是個(gè)新成立的網(wǎng)際航空公司，只接受顧客通過網(wǎng)絡(luò)訂購機(jī)票的服務(wù)。這套方案將通過最終客戶的反饋，評估和驗(yàn)證正確的維護(hù)決策。
通過兩套方案的結(jié)合，空客預(yù)計(jì)將在2018年降低5-10%的維護(hù)維修成本。
此外空客還啟動(dòng)了BizLab項(xiàng)目，這是立足于航空航天領(lǐng)域的全球加速器，位于班加羅爾(印度)、圖盧茲(法國)和漢堡(德國)，旨在促進(jìn)初創(chuàng)公司和空客自己內(nèi)部的創(chuàng)新項(xiàng)目密切合作，加快將創(chuàng)新思想轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的業(yè)務(wù)。BizLab的設(shè)立確保了空客的不同部門不僅能夠看到來自創(chuàng)業(yè)者的顛覆性想法，并且能夠保障這些想法在極具挑戰(zhàn)性的航空航天領(lǐng)域，找到正確的發(fā)展道路。
國內(nèi)的工程機(jī)械企業(yè)，比如三一重工，也在采用相似的方式，將自家的資產(chǎn)追蹤和維護(hù)維修系統(tǒng)進(jìn)一步提煉，不僅促進(jìn)自身轉(zhuǎn)型升級，還孵化相關(guān)企業(yè)對外提供創(chuàng)新型的工業(yè)服務(wù)。
人工智能初創(chuàng)企業(yè)也已紛紛入局
預(yù)測性維護(hù)的巨大市場也吸引著初創(chuàng)企業(yè)的關(guān)注，通過邊緣與云端的協(xié)同，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以為設(shè)備的運(yùn)維管理者提供更有針對性的維護(hù)維修建議，借助人工智能逆天的生長速度，初創(chuàng)公司甚至有望在預(yù)測性維護(hù)這個(gè)全新的賽道彎道超車工業(yè)巨頭們。
比如，人工智能企業(yè)SparkCognition正在幫助風(fēng)電運(yùn)營商實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維修。由于風(fēng)力發(fā)電行業(yè)的利潤空間越來越薄，風(fēng)機(jī)必須以最大的容量運(yùn)行，任何停機(jī)時(shí)間都將大大影響收益。
為了滿足市場需求，SparkCognition將風(fēng)電企業(yè)可以采集但卻未被使用的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過AI算法，SparkCognition可以預(yù)判最終的故障模式，并將預(yù)測結(jié)果反饋給相關(guān)專家、管理層和運(yùn)營人員，以便及時(shí)采取行動(dòng)避免故障的發(fā)生。
對于單個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)上的單個(gè)組件，SparkCognition保守的估算了使用AI帶來的年度成本節(jié)約：
● 停機(jī)耗損：$1,000
● 運(yùn)營維修：$2,500
● 總節(jié)?。?3,500
而且根據(jù)預(yù)測，隨著被監(jiān)測組件數(shù)量的提升，以及機(jī)器學(xué)習(xí)的持續(xù)改進(jìn)，節(jié)約的成本還將顯著上升。
InnovativeBinaries則使用人工智能為各種飛機(jī)提供預(yù)測性維修支持。由于飛機(jī)的可靠性極佳，也帶來了故障數(shù)據(jù)樣本不足的“煩惱”。這時(shí)，最有效的方法就是從大量的健康數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何檢測異常。
InnovativeBinaries分析了大量的飛機(jī)健康數(shù)據(jù)，從而鑒別偏離健康和異常的飛機(jī)狀態(tài)。通過量化飛機(jī)的日常健康狀況，一旦發(fā)生微小的變化便立刻標(biāo)記，并且觸發(fā)相關(guān)預(yù)警。
正如開篇所述，設(shè)備預(yù)測性維護(hù)將會掀起新一輪的巨變。從修復(fù)性維護(hù)、預(yù)防性維護(hù)再到預(yù)測性維護(hù)已成為工業(yè)管理的三部曲。從設(shè)備聯(lián)網(wǎng)、走出信息孤島開始，通過邊緣計(jì)算與IoT云平臺，實(shí)現(xiàn)彼此的有效連接，從而讓工廠中的所有核心設(shè)備都可以被監(jiān)測、被管理、更有效的被使用，未來智慧工廠的雛形就此起步。
從戰(zhàn)略角度來看，預(yù)測性維護(hù)既是市場，又是跳板，以預(yù)測性維護(hù)服務(wù)為入口，可以切入制造業(yè)轉(zhuǎn)型這一更為廣袤的市場。這場軍備競賽逼迫產(chǎn)業(yè)鏈上下游大大小小的從業(yè)者都必須踏上跳板，體驗(yàn)這痛并快樂著的驚險(xiǎn)一躍，從制造企業(yè)、傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化企業(yè)，到新型邊緣計(jì)算企業(yè)、IoT云平臺企業(yè)、工業(yè)人工智能創(chuàng)業(yè)公司、預(yù)測性維修服務(wù)提供商、設(shè)備管理咨詢機(jī)構(gòu)…一個(gè)都不能少。
（內(nèi)容轉(zhuǎn)自公眾號 物聯(lián)網(wǎng)智庫）
（轉(zhuǎn)載）
