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隨著工業(yè)4.0模式的出現(xiàn)，制造業(yè)格局發(fā)生了改變，設(shè)備維護(hù)開(kāi)始轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲深A(yù)測(cè)的功能。采用預(yù)測(cè)性維護(hù)方法是最大限度延長(zhǎng)設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)間的關(guān)鍵，最終確保生產(chǎn)線一致的效率水平，設(shè)計(jì)工程師正在尋求數(shù)字解決方案以縮短機(jī)器停機(jī)時(shí)間。
例如基于狀態(tài)監(jiān)測(cè)的方法，在生產(chǎn)設(shè)備是安裝傳感器，每個(gè)傳感器設(shè)置報(bào)警的上限和下限值，并根據(jù)操作說(shuō)明和過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)來(lái)給管理者提示。這種方法可以讓維護(hù)人員深入了解機(jī)器運(yùn)行狀況，知道何時(shí)更換重要機(jī)器的組件，從而避免整個(gè)機(jī)器故障。
數(shù)字預(yù)測(cè)維護(hù)解決方案是對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的全面解釋?zhuān)兄趯?shí)施預(yù)期的管理措施，最終減少停機(jī)時(shí)間。因此，智能工廠不僅僅安裝可以收集大數(shù)據(jù)的傳感器，必須將數(shù)字化與云計(jì)算結(jié)合起來(lái)。
有了傳感器，就能采集大量來(lái)自生產(chǎn)線的底層數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)本來(lái)是散亂的。從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)需經(jīng)過(guò)整理、分析等智能化處理才能真正變成有用的東西。所以，為了使來(lái)自傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)變得有用，必須對(duì)其進(jìn)行可視化、評(píng)估和處理。
目前，市場(chǎng)上已經(jīng)有不少的平臺(tái)可以做到數(shù)據(jù)收集、分析，例如通用電氣的Predix、西門(mén)子的MindSphere、ABB的Ability、菲尼克斯電氣的ProfiCloud、施耐德電氣的EcoStruxure等等，這些工具可以輕松收集、處理和可視化制造工廠的相關(guān)數(shù)據(jù).
在數(shù)據(jù)和分析處理過(guò)程中，基于日益強(qiáng)大的計(jì)算能力，算法和數(shù)學(xué)模型在幕后不斷發(fā)揮作用，使得軟件能夠?qū)⒋罅康臄?shù)據(jù)進(jìn)行連接、分析、預(yù)測(cè)，以供工廠車(chē)間維護(hù)人員使用。此外，還可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，加強(qiáng)對(duì)于數(shù)據(jù)的處理能力。
大數(shù)據(jù)的運(yùn)用將讓制造業(yè)保持最大的競(jìng)爭(zhēng)力，傳統(tǒng)制造業(yè)工廠實(shí)施工業(yè)4.0的最終目標(biāo)是降低成本，并期望能夠帶來(lái)更高的產(chǎn)能和質(zhì)量保證。工業(yè)4.0模式工廠的所有設(shè)備均是聯(lián)網(wǎng)的，從而提供更好的控制和性能可見(jiàn)性。
預(yù)測(cè)性維護(hù)的本質(zhì)是在最佳時(shí)間更換組件，基于廣泛連接的工廠設(shè)備，實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)設(shè)備的健康狀態(tài)，最終保持生產(chǎn)線平穩(wěn)有效的工作水平。預(yù)測(cè)性維護(hù)的優(yōu)勢(shì)是準(zhǔn)確的故障查找和預(yù)測(cè)能力，通過(guò)結(jié)合專(zhuān)家人工監(jiān)測(cè)、機(jī)器學(xué)習(xí)等來(lái)達(dá)到更高的準(zhǔn)確性。
工業(yè)4.0模式下，預(yù)測(cè)性維護(hù)幫助工廠設(shè)備更高效地運(yùn)行，以提供更好的一致化質(zhì)量和產(chǎn)出水平，從而實(shí)現(xiàn)盈利能力和競(jìng)爭(zhēng)力的最大化。而隨著數(shù)據(jù)利用和可視化驅(qū)動(dòng)軟件的發(fā)展，未來(lái)工廠將變得更加智能化。
