預測性維護(以下簡稱PdM)是一種主動維護策略，旨在于設(shè)備性能問題實際發(fā)生之前檢測和解決它們?；趶膫鞲衅魇占臄?shù)據(jù)，PdM系統(tǒng)不斷監(jiān)控和分析設(shè)備狀況并對其運行進行預測。制造業(yè)是PdM最大的應(yīng)用領(lǐng)域之一。

　　何為預測性維護？

　　以往制造商為了對應(yīng)不斷增長的需求會使用不同的維護策略，其中之一是反應(yīng)性維護，它體現(xiàn)了一種“直到它壞了才修復它”的心態(tài)，但這容易導致計劃外維護和停機時間的增加。與反應(yīng)性維護不同的是，預防性維護允許在問題發(fā)生之前執(zhí)行預定的維護活動，一定程度上增加了設(shè)備的使用壽命，但其缺點是前期的啟動成本相對高昂，并且它仍然不能徹底消除設(shè)備或其組件可能隨機損壞的風險。

　　預測性維護似乎是對制造商更好的解決方案，其底層架構(gòu)通常包括數(shù)據(jù)采集和存儲、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、狀態(tài)監(jiān)測、資產(chǎn)健康評估、預測、決策支持系統(tǒng)和人機界面層。通過執(zhí)行定期（離線）或連續(xù)（在線）設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測來評估設(shè)備狀態(tài)。該方法的最終目標是在維護活動最具成本效益且設(shè)備失去性能之前的預定時間點執(zhí)行維護，這會降低因故障而導致的計劃外停機成本。

　　目前常見的兩種預測性維護方法：一是基于狀態(tài)的預測性維護；另一種是使用機器學習進行預測性維護。

　　基于狀態(tài)的PdM也稱為狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，其指導思想在于依靠狀態(tài)監(jiān)測傳感器。這些傳感器不斷收集有關(guān)設(shè)備的數(shù)據(jù)，然后根據(jù)預定義的協(xié)議在激活特定規(guī)則時發(fā)送警報。基于狀態(tài)的PdM提供了一定程度的自動化，但是它仍然依賴團隊對要監(jiān)控的組件（例如，獲取溫度、濕度、振動、噪聲、磁場和能耗數(shù)據(jù)等來支持優(yōu)化調(diào)度決策）或環(huán)境事件的理解。

　　基于機器學習（ML）算法在制造中構(gòu)建預測性維護，是基于ML的系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)輸入定義自己的一組規(guī)則。這種方式傾向于采用正確的數(shù)據(jù)并基于概率方法工作。ML模型使用歷史和實時從IIoT傳感器生成的數(shù)據(jù)進行學習，可以了解設(shè)備的正常行為，并能夠檢測異常數(shù)據(jù)和事件，借此幫助生產(chǎn)團隊做出預測，以便及時采取行動以消除潛在的缺陷。此外，基于ML的預測性維護的模型可以動態(tài)調(diào)整以適應(yīng)新數(shù)據(jù)，并實時了解正在發(fā)生的事情。

　　智能工廠中的預測性維護

　　在汽車行業(yè)裝配線上，點焊槍每天進行約15,000次點焊。汽車制造商們通過連接其位于全球各地工廠的焊槍并收集其操作數(shù)據(jù)，可以獲得數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點，從而對這些資產(chǎn)的狀況和狀態(tài)進行前所未有的準確性預測。

　　在家用電器制造中，干燥機生產(chǎn)過程中滾筒旋轉(zhuǎn)的振動測量有助于預測故障。預測性維護應(yīng)用程序能夠消除其中33%的制造缺陷，并將消費者維護成本降低27%。

　　已經(jīng)在其運營中實施PdM的三個全球制造商：

　　Frito-Lay（菲多利）休閑食品制造商：根據(jù)PepsiCo（百事）的子公司Frito-Lay經(jīng)理在“2021年領(lǐng)先可靠性會議”上的介紹，使用預測性維護技術(shù)已幫助公司在原有基礎(chǔ)上將計劃停機時間減少到0.75%，將計劃外停機時間減少到2.88%。得益于PdM，這家制造商還在一系列方面改善了運營。具體來說，該技術(shù)可以警告并防止PC燃燒鼓風機電機的故障。如果該公司沒有及時做出反應(yīng)，這一故障可能會導致整個薯片部門在未知的時間內(nèi)關(guān)閉。

　　Mondi包裝和紙張制造商：Mondi專門實施了預測性維護計劃，以避免其位于德國慕尼黑工廠的塑料擠出機異常停機。根據(jù)Mathworks首席應(yīng)用工程師Rainer Muemmler博士在PAW會議[1]中的說法，該設(shè)備的一次故障會使制造商損失高達50,000歐元的清理費用。預測性維護的引入則使Mondi節(jié)省了50,000至80,000歐元，這主要是由于降低了運營成本和機器產(chǎn)生的廢物減少。

　　氧化鋁制造設(shè)備：N o r a n d a Alumina LLC是一家專門從事氧化鋁產(chǎn)品的生產(chǎn)商。該技術(shù)幫助該公司從2019年起節(jié)省了大約900,000美元的軸承采購成本并減少了停機時間。此外，該氧化鋁精煉廠的另一項收購包括潤滑脂完成率從2019年的67%增長到2021年的92%，制造商也將這歸因于預測性維護的實施。

　　預測性維護的趨勢和未來

　　與任何其他相對較新的技術(shù)一樣，預測性維護已引起廣泛關(guān)注。盡管如此，制造商仍在尋找PdM發(fā)展方向的趨勢：

　　即插即用技術(shù)

　　在制造中引入先進技術(shù)（包括預測性維護方法）的瓶頸之一是它對舊設(shè)備的依賴。這個問題與大型公司尤其相關(guān)，因為這些公司的大部分機器都沒有配備連接組件來發(fā)送實時信息。在這種情況下，PnP（即插即用）設(shè)備可能是最佳解決方案。因此，制造商可以使用PdM而無需更換舊設(shè)備。除此之外，即插即用技術(shù)不需要安裝任何特定知識，因此任何企業(yè)都可以實施。

　　供應(yīng)鏈合作

　　市面上另一個流行趨勢是將預測性維護擴展到供應(yīng)鏈管理，這為制造公司帶來了新的好處；一方面，PdM不僅會監(jiān)控資產(chǎn)壽命，還會考慮生產(chǎn)計劃并選擇維護活動的最佳時間；另一方面，該系統(tǒng)可以幫助制造商自動訂購新零件以進行更換。

　　•熱成像檢查

　　由于熱量是設(shè)備問題的最早指標之一，因此制造商開始使用紅外PdM檢查溫度，使得熱成像分析成為可能。該分析期望使用紅外掃描儀來檢測肉眼看不到的機器的磨損和生銹。使用ML后，熱成像技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到可以在安全距離內(nèi)對溫度進行全面檢查。通過紅外溫度測量并將此信息轉(zhuǎn)換為圖像。

　　•數(shù)字孿生與PdM策略相結(jié)合

　　數(shù)字孿生正在成為制造業(yè)中一種更為主流的技術(shù)，可幫助企業(yè)簡化運營。如果制造商有其公司的詳細虛擬版本，他們可以在引入之前測試流程，制定新設(shè)備安裝計劃等。

　　為了充分利用這項技術(shù)，可以將數(shù)字孿生與PdM相結(jié)合。例如在某機床行業(yè)展會中，德國CHIRON公司曾展示采用西門子控制技術(shù)的機床，其虛擬機床的控制系統(tǒng)與西門子的Sinumerik數(shù)控系統(tǒng)使用相同的語言代碼。借助虛擬NC內(nèi)核，可生成仿真和試運轉(zhuǎn)的“數(shù)字孿生”，從而提前對程序和復雜運動序列進行虛擬測試。在執(zhí)行數(shù)控程序時，就可以識別序列和程序錯誤以及機床與刀具的碰撞評估運動行為，并確定程序運行時間，以提高實體機床后續(xù)加工的精確度和可靠性，最大限度縮短調(diào)整時間。這些優(yōu)勢在小批次、定制化產(chǎn)品的生產(chǎn)中更為明顯。

　　•PdM即服務(wù)

　　PdM即服務(wù)是一種更有趣的趨勢，這種混合方法結(jié)合了專業(yè)的服務(wù)團隊和軟件，使制造商可以立即訪問PdM，尤其受到原始設(shè)備制造商的重視。OEM為其他制造商生產(chǎn)零件和設(shè)備，而PdM即服務(wù)使他們能夠從客戶的設(shè)備中收集實時數(shù)據(jù)，從而改善他們的運營。

　　結(jié)語

　　預測性維護與其他類型的維護不同，因為它具有實時管理和優(yōu)化維護任務(wù)的潛力。不過，對于很多制造商來說預測性維護的實施需要大型基礎(chǔ)設(shè)施，代表著一定的前期投入。但預測性維護已經(jīng)成為一項可以為許多公司帶來成果和回報的策略。隨著物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的興起，它將在預測故障方面更占主導地位、可訪問性和有效性。

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