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    工業(yè)4.0革命:預(yù)測性維護成功的四階段藍圖

    為工業(yè)4.0設(shè)計預(yù)測性維護解決方案代表著企業(yè)維護和運營方式的范式轉(zhuǎn)變。通過使用先進的預(yù)測性維護技術(shù),主動預(yù)防運營挑戰(zhàn)是這個新工業(yè)時代的關(guān)鍵方面。這些解決方案不僅有助于獲取新的收入來源和節(jié)省運營成本,而且在防止停工和生產(chǎn)停機方面也發(fā)揮著重要作用。

    盡管機器學習傳統(tǒng)上是最大的挑戰(zhàn),但用于分析預(yù)測性維護數(shù)據(jù)的基于云的解決方案的出現(xiàn),加上數(shù)據(jù)分析能力的提高,已將主要的設(shè)計挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)向捕獲正確的數(shù)據(jù)集并將硬件部署到具有許多安全和網(wǎng)絡(luò)限制的分布式環(huán)境中。這種轉(zhuǎn)變需要一個全面的設(shè)計流程,優(yōu)化為四個不同的階段,以開發(fā)具有高穩(wěn)健性和安全性的全球性、經(jīng)濟高效的解決方案。

    第一階段:初始數(shù)據(jù)捕獲

    第一階段側(cè)重于從單臺機器和相關(guān)數(shù)據(jù)源(如能耗)捕獲數(shù)據(jù),以創(chuàng)建全面的數(shù)據(jù)集進行分析。它證明了可以以合理的成本捕獲和轉(zhuǎn)發(fā)相關(guān)數(shù)據(jù)。利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理解決方案,機器可以立即連接到設(shè)備,并根據(jù)需要配備額外的傳感器。建議使用具有蜂窩數(shù)據(jù)連接的基于Linux的硬件,以盡量減少與運營技術(shù)(OT)網(wǎng)絡(luò)管理的交互。

    此階段的關(guān)鍵績效指標(KPI)圍繞捕獲相關(guān)數(shù)據(jù)點的能力,例如振動、噪音、電流消耗或壓力。目的是評估是否可以以足夠的精度和時間分辨率測量相關(guān)物理數(shù)據(jù),是否可以頻繁更新軟件,以及是否可以建立初始數(shù)據(jù)收集和轉(zhuǎn)發(fā)解決方案。

    數(shù)據(jù)分析師已經(jīng)可以開始可視化和訓練基于云的預(yù)測性維護模型,但一臺機器的數(shù)據(jù)集可能還不足以對此得出結(jié)論。該階段成功完成并得到產(chǎn)品管理的確認,為啟動第2階段鋪平了道路。這里的成功還沒有顯示出來,如果項目成功,則證明可以捕獲數(shù)據(jù)。

    第二階段:現(xiàn)場測試和數(shù)據(jù)擴展

    第二階段將范圍擴大到包括更多機器,通常需要使用大量設(shè)備進行現(xiàn)場測試,以確保AI和機器學習算法能夠達到必要的準確性和置信區(qū)間。有時,機器園區(qū)的規(guī)模需要足夠大,才能真正捕獲和分類真正的故障或操作異常。此階段使數(shù)據(jù)分析師能夠設(shè)置機器學習模型并進行訓練。

    通過在分布式機群中部署第一階段開發(fā)的軟件,利用解決方案確保在任意數(shù)量的設(shè)備上無縫配置和安裝,可以實現(xiàn)這種擴展。在此過程中,選擇滿足穩(wěn)健性和價格標準的最終硬件。重點轉(zhuǎn)移到調(diào)整和擴展機器學習模型,KPI以實現(xiàn)預(yù)測所需的置信區(qū)間為中心。

    這是一個交互式過程,要求在所有設(shè)備上頻繁進行OTA軟件更新,最好連接到CI/CD管道,以便在整個機群中進行非??焖俚牡=柚鷻C群管理和良好(且獨立)的連接解決方案(例如蜂窩網(wǎng)絡(luò)),這很容易實現(xiàn)。在此階段結(jié)束時,產(chǎn)品管理可以審查結(jié)果并決定優(yōu)化訓練模型所得出的準確性是否足以將其轉(zhuǎn)變?yōu)樾碌纳虡I(yè)服務(wù)。

    第三階段:產(chǎn)品推出

    在現(xiàn)場測試中成功實現(xiàn)預(yù)測率后,系統(tǒng)即可作為產(chǎn)品推出。從第一天開始啟用無線(OTA)更新,qbee.io等解決方案可根據(jù)需要輕松實現(xiàn)全圖像A/B更新。此階段標志著項目向運營的過渡,在此階段,將創(chuàng)建和實施新的收入來源和業(yè)務(wù)模式。人們經(jīng)常低估這需要多少工作和時間。但是,通過在整個設(shè)計過程中引入設(shè)備群管理,這可以完美運行,并且只是第1階段和第2階段的延伸。即使由于價格或可用性而需要更換硬件,也不會造成很大的延遲。在此階段,可能會發(fā)現(xiàn)其他客戶需求,并通過靈活的軟件更新機制將其納入系統(tǒng)。

    第四階段:生命周期管理

    最后階段強調(diào)生命周期管理的重要性,確保系統(tǒng)保持安全、在線和多年更新??紤]到工業(yè)應(yīng)用的預(yù)期壽命,進行高效的車隊管理以及通過CI/CD管道進行軟件更新至關(guān)重要。此階段旨在保持高服務(wù)水平協(xié)議(SLA)和質(zhì)量,從而防止多年來代價高昂的機器停機和故障。體現(xiàn)工業(yè)4.0概念的超現(xiàn)代化工廠,展示了先進技術(shù)的集成,以優(yōu)化效率和預(yù)測性維護。

    總結(jié)

    總之,為工業(yè)4.0設(shè)計預(yù)測性維護解決方案需要采取全面、分階段的方法,將重點從傳統(tǒng)的機器學習挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)移到有效捕獲和利用正確的數(shù)據(jù)集。通過系統(tǒng)地進行初始數(shù)據(jù)捕獲、現(xiàn)場測試、產(chǎn)品推出和生命周期管理,企業(yè)可以開發(fā)出強大、安全且經(jīng)濟高效的預(yù)測性維護解決方案,并快速上市。

    使用上述步驟,如果數(shù)據(jù)質(zhì)量或預(yù)測準確性太低,還可以定義明確的項目中止標準。實施預(yù)測性維護不僅可以提高運營效率,還可以顯著減少停機時間和運營成本,標志著工業(yè)部門向更智能、更主動的維護策略發(fā)展的重大飛躍。此外,它還為新的商業(yè)模式和經(jīng)常性收入來源開辟了道路。

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    2024-04-29
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