前瞻性维修凭什么成为2019汉诺威工业博览会热点

作者:kaiyun.con    来源:kaiyun.con官方首页    发布时间: 2024-04-21 12:34:27    浏览量:21 次

  在2019年的汉诺威工业博览会上,除了近一年的最强热点5G和人工智能之外,参会人员普遍在关注另外一个热点,那就是前瞻性维修(Predictive Maintenance)。在今年2月份著名市场调查与研究公司Market Research Future发布了一个关于前瞻性维修的市场调查与研究报告,宣称到2022年前瞻性维修的全球市场规模将达到63亿美元。

  前瞻性维修慢慢的变成了工业4.0时代最前沿最主流的工业设施维修理念,那么何为前瞻性维修、为何是前瞻性维修、如何做前瞻性维修,笔者根据对GE等国外公司关于前瞻性维修研究成果以及论文,借以本一个前瞻性维修的科普。

  维修(Maintenance)这个词是从国外直译翻译而来,国内更习惯的成为检修。说起维修理念的发展历史,从事相关行业的人都能说上来,大致分为事后维修(BM)、计划性维修(PM)、CBM(基于状态维修)以及今天要谈的前瞻性维修(PdM)。

  其实PdM和CBM有很多类似的地方和基础,换句话说PdM其本质是CBM发展的更高阶段,国外也有一种说法是PdM是更精准的CBM。 在GE的一份研究报告中,用一张能力/成本金字塔模型准确定义了PdM层级和能力,我将其翻译成如下图:

  注:RUL是剩余常规使用的寿命(Remaining Useful Life)的简称就是距离设备出现故障(失效)时间的时长。

  从金字塔能力模型中我们大家可以看到CBM主要处于第二或第三层级,但是在工业4.0时代更发达的国外已经在大规模实践第四层级也就是前瞻性维修。前瞻性维修从能力上强调是故障精准定位、滚动预测、主动维修。

  关于为何是前瞻性维修是当前主流的维修理念,国外一家在工业检修领域非常有名的集团公司叫seebo在其官网总结了前瞻性维修的8大核心好处,我翻译如下:

  其实在每一条核心优势后面都有详细的原因解释,即使全部翻译过来也不能很形象体现其带来的好处。我举一个台风的例子大家就会明白前瞻性维修带来的好处和意义。

  每年的夏季东部沿海都可能会发生大量的台风,在最近的几年中每次台风来都会有一个实时跟踪的系统来进行预报和预警,在这个系统中实时根据台风的路线、风力来预测未来一段时间台风的登陆地点、造成危害等信息,一直到台风最终登陆。

  这个系统为东部沿海的人员安全保障、防洪抗灾、生产计划安排提供极有价值的信息,能够将台风带来的人民生命安全和经济损失降到最小。

  那么回到大型工业设施的检修上,前瞻性维修要达到的效果及作用和台风预警系统是类似的,就能在故障发生前精准定位和预测故障并滚动的预测故障发生的时间和评估带来的危害,这样为大型工业的生产计划安排、设备维修计划提供有价值的信息,降低故障带来的经济损失。

  注:台风预警和路径跟踪系统会实时更新台风的可能登录地点和带来的气候平均状态随时间的变化、带来的地质灾害等信息。

  前瞻性维修的基础是状态监测和故障预测,随着IOT的发展状态监测不管是在感知灵敏度和监测手段上都取得了长足的进步,海量的高质量的感知数据为前瞻性预测提供了基础,这也是大感知的重要性和作用。

  同样大数据和人工智能技术的发展为精准故障预测也提供了足够的技术支撑,尤其是强人工智能技术的突飞猛进为精准故障预测提供了应用空间。

  下面这个前瞻性维修组成结构图大致说明了我们在前瞻性维修实践上需要做的工作,当然这一切的实现不能离开数据和经验知识化的积累。

  我把前瞻性维修组成架构大致分为四个层级,分为数据采集、数据管理、数据算法、数据应用。

  数据采集包含了三个方面数据的采集,通过物联网对工业生产设备做更全面、更精准的状态感知,利用互联网对产业上下游的产业链数据来进行更丰富、更精细的采集,通过企业网对相关应用系统的数据来进行更综合、更快捷的获取。

  大数据的建设分为“采、存、管、用”四个步骤,数据管理是一个承上启下的核心步骤,数据管理包括数据质量提升、数据治理、数据分发,是进行数据驱动创新的关键。

  数据算法包含了传统行业公式、行业经验知识、大数据分析算法、AI算法,所谓的传统行业公式就是表征运行机理的数学公式,是整个工业制造和生产的理论基础;所谓的行业经验知识是工作人员在多年维修实践中总结的经验进行知识化;所谓的大数据分析算法指统计学、数学在数据处理、数据挖掘方面的传统算法;所谓的AI算法指基于深度机器学习、深度神经网络形成的智能算法。

  数据应用整个前瞻性维修的关键和价值体现部分,其承载了人机协同的作用,通过先进的互联网应用开发技术和产品设计理念,为用户更好的提供多端的随时随地的极致使用者真实的体验,将前瞻性维修的价值和意义融入到用户的日常检修工作中。

  这一论断慢慢的变成了主流的共识,笔者相信随IOT和人工智能技术的发展,随着数据的丰富和质量提高,在国内工业领域甚至能源工业领域落地实践前瞻性维修会慢慢的变主流。

  同时笔者所在的公司是一家致力于打造面向能源领域智慧检修生态共享平台的工业网络公司,我们也在利用IOT、大数据、人工智能等技术和检修公司、设备厂商、专业服务商一道来提供更好的智慧检修工具平台,已经上线的智慧检修管理平台社区版目前已拥有100余项功能。


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