摘要
隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)的發(fā)展，資產(chǎn)物聯(lián)日趨復(fù)雜，工業(yè)維護組織面臨著新的挑戰(zhàn)。然而，這種發(fā)展也產(chǎn)生了前所未有的海量運營數(shù)據(jù)，有助于提高維護效率并降低成本。資產(chǎn)優(yōu)化潛能的發(fā)揮需要更高靈活性，更強大且互聯(lián)，同時能抵御網(wǎng)絡(luò)威脅的邊緣控制設(shè)備。
啟言/序言
20 世紀(jì) 90 年代中期，對于“工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)”的網(wǎng)絡(luò)搜索結(jié)果數(shù)量很少。然而，“資產(chǎn)績效管理”、“預(yù)測型維護”和“計算機化維護管理”等術(shù)語的搜索結(jié)果卻數(shù)以千計。當(dāng)維護自動化在工業(yè)界中站穩(wěn)了腳跟，卻又受限于在信息訪問時，諸如系統(tǒng)磨損和性能降低等數(shù)據(jù)非常有限，這些阻礙著維護自動化潛能的充分發(fā)揮。隨著越來越多的工業(yè)設(shè)備朝著智能化、聯(lián)網(wǎng)化發(fā)展，更多的歷史數(shù)據(jù)被挖掘出來，可為先進的維護應(yīng)用程序分析提供龐大的數(shù)據(jù)量。所有跡象都表明，數(shù)字化工業(yè)設(shè)備的數(shù)量正在急劇上升。
思科預(yù)計，截止2020 年，將有超過 500 億的“物”與互聯(lián)網(wǎng)相連，屆時，流量、數(shù)據(jù)、存儲空間和能源消耗都將大幅增長。從工業(yè)的角度來看，IHS 報告指出，參照超過 238億的過程和離散自動化元件，目前的設(shè)備連網(wǎng)率僅為 9.1%，按照復(fù)合年增長率計算，2019 年將有 24.1%的設(shè)備連入網(wǎng)絡(luò)。
施耐德電氣戰(zhàn)略高級副總裁 Greg Conary 以驅(qū)動器和泵的通信為例，證實了推廣設(shè)備數(shù)字化可以提高工廠的運營狀況，他表示：“泵屬于無聲的資產(chǎn)。他們的轉(zhuǎn)速與供給的電力有關(guān)。如果你將泵的工作曲線載入驅(qū)動器，驅(qū)動器在向泵輸送電力時，它就可以對比已知的泵的正常轉(zhuǎn)速，遇到轉(zhuǎn)速不正常，它可以聯(lián)系相關(guān)人員查找原因?！蓖茝V設(shè)備數(shù)字化可影響各級別的維護操作。按照 ARC 咨詢小組的定義(表 1)，維護分為被動型、預(yù)防型、預(yù)測型和規(guī)范型維護措施/慣例。
正如 ARC 所預(yù)計，采用規(guī)范策略時，計劃外停機時間可以趨近于零。預(yù)測策略的成本效益是預(yù)防策略成本效益的兩倍，設(shè)備出現(xiàn)故障時，被動維護的生命周期維護成本是預(yù)防維護生命周期維護成本的 10 倍。ARC 認(rèn)為，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)將海量數(shù)據(jù)與先進的分析技術(shù)相結(jié)合，為提高資產(chǎn)性能提供了新的可能性。
提高被動維護的生產(chǎn)力/效率
被動維護指發(fā)生故障后再解決故障，是目前應(yīng)用最為廣泛的維護策略。據(jù) ARC 稱，非關(guān)鍵資產(chǎn)故障的對全局的影響最小，適合采用被動維護。雖然被動維護不會增加短期成本，但是，它可能會導(dǎo)致生命周期成本增加，包括診斷、修復(fù)、測試等成本，及設(shè)備停機成本。然而，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)可以提高被動響應(yīng)的即時性與效率，進而改善被動維護。
“據(jù)估計，現(xiàn)場操作員每工作 10 個小時，其中僅 2.5 小時的工作可以增加價值，其余時間的工作都忙于尋找信息，穿梭于中央維護辦公室，翻查文件柜，尋找服務(wù)手冊，負(fù)責(zé)管理工作及其他各種非增值工作，” Conary 表示。
另一方面，如果互聯(lián)化進一步發(fā)展，當(dāng)工廠警報鳴響時，維護工程師或技術(shù)人員就可以坐在辦公室通過電腦處理問題。他們無需趕往工廠，只需查看監(jiān)控屏幕，關(guān)注警情。他們也無需開辦公桌，只需輕輕一點，查閱文檔，查看故障泵的后臺管理代碼。接著，他們可以連接至故障泵的管理 PLC，實際查看被動響應(yīng)，確定故障類型，以及它們是編程問題、硬件問題，還是其他問題。例如，如果泵發(fā)生損壞，他們可以通過電腦直接進行配置。如果需要更換零件，他們可立即獲取零件或使用簡易訂購流程。
預(yù)防型維護的局限性
預(yù)防型維護 經(jīng)證實可以降低整個生命周期內(nèi)的資產(chǎn)維護成本，但它也存在一定的局限性。預(yù)防型維護基于一種有效假設(shè)，即隨著資產(chǎn)的使用年限和利用率增加，資產(chǎn)價值將按預(yù)計費率貶值。但是 ARC 指出，根據(jù)美國海軍研究，僅 18%的設(shè)備故障是由設(shè)備老化引起的。盡管工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)可以提高預(yù)防型維護的跟蹤調(diào)度和其他方面，但它無法解決因隨意操作引起的其余 82%故障。這就需要對更復(fù)雜的變量進行狀態(tài)分析和監(jiān)測，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)恰好可以實現(xiàn)。
作者簡介：
John Boville
施耐德電氣
流程自動化營銷經(jīng)理
John Boville英國布拉德福德大學(xué)電氣工程學(xué)士學(xué)位，已加入施耐德電氣25年，作為施耐德電氣集團營銷和創(chuàng)新部門的產(chǎn)品經(jīng)理，主要負(fù)責(zé)汽車行業(yè)細(xì)分市場的戰(zhàn)略實施以及Modicon控制器產(chǎn)品線的管理。
（轉(zhuǎn)載）
