預(yù)測(cè)性維護(hù)-關(guān)乎OEE
預(yù)測(cè)性維護(hù)并不新鮮,從傳感器數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)中確定故障時(shí)間或剩余使用壽命(RUL),在很長(zhǎng)的時(shí)間里,預(yù)測(cè)性維護(hù)對(duì)于制造業(yè)似乎都是一種“昂貴的消費(fèi)”。但根據(jù)德國(guó)知名咨詢公司Roland Berger在其IoT Analytics發(fā)出的報(bào)告預(yù)測(cè),2016-2022年預(yù)測(cè)性維護(hù)的復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到39%,而2022年總體支出將達(dá)到110億美元。這是一項(xiàng)看上去特別有前景的技術(shù),需求增長(zhǎng)迅速。
預(yù)測(cè)性維護(hù)的需求之所以發(fā)展這么快,在于OEE對(duì)于生產(chǎn)的意義:
1.大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn):不難理解,標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)的產(chǎn)線,如果出現(xiàn)機(jī)器宕機(jī),那么,它會(huì)影響OEE,而同樣影響企業(yè)的盈利能力,因?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)激烈,使得單位產(chǎn)品的毛利率不斷受到擠壓,因此,穩(wěn)定的產(chǎn)能,才能確保高的利潤(rùn)率。
2.個(gè)性化生產(chǎn)對(duì)產(chǎn)線穩(wěn)定性的需求:可以想象,對(duì)于大批量的標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)而言,其單個(gè)批次的生產(chǎn)周期會(huì)長(zhǎng)達(dá)數(shù)月,因此,即便發(fā)生一起宕機(jī)故障,其實(shí),對(duì)整個(gè)生產(chǎn)OEE的影響尚可承受,但是,對(duì)于批次變小的生產(chǎn)來說,這個(gè)OEE就會(huì)損失較大,因此,個(gè)性化的生產(chǎn)對(duì)預(yù)測(cè)性維護(hù)的需求變得更為迫切。
非正常宕機(jī)不僅會(huì)造成不良品,以及設(shè)備的壽命及備件成本,并且機(jī)器重啟的“開機(jī)浪費(fèi)”,這些都將成為成本。因此,無論哪種生產(chǎn)都會(huì)遇到OEE挑戰(zhàn)。
預(yù)測(cè)性維護(hù)的好處很多
相對(duì)于過去的“事后控制”的被動(dòng)性維護(hù),以及為了未來的穩(wěn)定而在固定時(shí)間統(tǒng)一“大修”的預(yù)防性維護(hù)策略而言,預(yù)測(cè)性維護(hù)都有非常多的優(yōu)勢(shì),使得人們不斷關(guān)注它的發(fā)展,圖1顯示了它們之間的區(qū)別。
圖1-現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)的發(fā)展階段
★機(jī)器的安全運(yùn)行,尤其像大型傳動(dòng)設(shè)備如風(fēng)力發(fā)電機(jī)組、熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組、鼓風(fēng)機(jī)這些系統(tǒng)如果產(chǎn)生故障,有些是非常危險(xiǎn)的,因此,能夠早期診斷其故障,本身就是一種降低風(fēng)險(xiǎn)的措施。安全系統(tǒng)和緊急停車系統(tǒng)的動(dòng)作,往往意味著故障已然發(fā)生。
★優(yōu)化使用壽命,設(shè)備的維護(hù)會(huì)讓設(shè)備增值,如果一臺(tái)機(jī)組按照10年折舊,那么它延長(zhǎng)的壽命都是會(huì)為企業(yè)帶來額外的利潤(rùn)。
★避免不必要的維修:能夠更早知道設(shè)備的健康狀態(tài),自然是可以前期做一些保養(yǎng)工作,讓故障被推遲或者處于計(jì)劃之中,那么,就不必要出現(xiàn)“緊急維修”這種成本極高的方式。
★支持全新的運(yùn)營(yíng)模式:在一些行業(yè),服務(wù)外包,或者提供有償年度保養(yǎng)計(jì)劃服務(wù)包也是一種更好的盈利模式,對(duì)于企業(yè)與用戶而言,都是好的選擇,避免了故障造成的損失,而企業(yè)可以利用專業(yè)服務(wù)來獲利,雙贏的局面。
貝加萊如何為您提供解決方案?
在貝加萊提供的預(yù)測(cè)性維護(hù)方案中,包含了幾個(gè)層次:
01傳感器測(cè)量與信號(hào)處理
首先,感知是首要的,除了豐富的I/O可以測(cè)量溫度、壓力等機(jī)器的慣常測(cè)量模塊,還有專用的振動(dòng)傳感器,因?yàn)樵诟鞣N信號(hào)的故障分析中,振動(dòng)有一種得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì),在表1中我們可以看到相對(duì)于溫度、噪聲、油液分析等方法,振動(dòng)對(duì)于各種故障都有解析能力。
表1-常見機(jī)械故障與處理方法
貝加萊X20CM4810是一個(gè)用于振動(dòng)信號(hào)處理的特殊模塊,它支持4個(gè)通道的IEPE加速度信號(hào)的輸入,并可以對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行處理,并獲得有效的故障特征。
圖2-X20CM4810用于處理振動(dòng)信號(hào)
信號(hào)分析與處理過程首先在對(duì)加速度進(jìn)行積分并成為速度,再積分成為位移(它體現(xiàn)烈度),然后獲得包絡(luò)譜,經(jīng)過濾波和FFT后獲得頻率信息,在機(jī)械固有特征頻率之外的那些頻率就成為了焦點(diǎn)。經(jīng)過整流和解調(diào)后可以對(duì)其進(jìn)行分析。
圖3-信號(hào)處理的過程
在獲得信號(hào)后就可以在分析系統(tǒng)來對(duì)故障進(jìn)行分析預(yù)測(cè),制定維護(hù)策略。
02預(yù)測(cè)性維護(hù)分析方法
預(yù)測(cè)性維護(hù)的分析通常分為兩個(gè)流派,一種是基于物理對(duì)象的退化(失效)模型進(jìn)行分析,另一種則是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的分析方法如統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法。
退化模型通常也是采用微分方程或差分方程來表征設(shè)備的退化(失效)過程,建立影響退化的諸多關(guān)鍵因素之間的映射關(guān)系,這些影響因素通常也是需要一些經(jīng)驗(yàn)參與的。預(yù)測(cè)性維護(hù)的復(fù)雜性也往往體現(xiàn)在這里,因?yàn)橛绊懸蛩剌^多,究竟哪些是關(guān)鍵因素,對(duì)于不同應(yīng)用場(chǎng)景還是有差異的。包括設(shè)計(jì)缺陷、制造工藝差異、化學(xué)、外力作用、運(yùn)行模式等不確定性因素。通常而言,退化的模型也分為物理退化和經(jīng)驗(yàn)退化。
其中物理退化對(duì)于設(shè)備簡(jiǎn)單且退化由單一因素影響的,那么退化模型的RUL預(yù)測(cè)精度就會(huì)較高,這種對(duì)于機(jī)械類運(yùn)動(dòng)的應(yīng)力、累積疲勞、斷裂、損傷力學(xué)等通常有較為顯著的物理表征退化過程。因?yàn)橐恍┻\(yùn)動(dòng)組件長(zhǎng)期受到載荷的往復(fù)循環(huán),這種具較高可預(yù)測(cè)性,也有比較成熟的模型如Paris裂紋擴(kuò)展模型或Forman模型等,因?yàn)樵O(shè)備退化的機(jī)理相對(duì)單一往往比較容易。當(dāng)然對(duì)于復(fù)雜的不確定的場(chǎng)景來說,精準(zhǔn)的物理退化模型也比較難以獲得。
這類系統(tǒng)依賴于先驗(yàn)知識(shí),由其開發(fā)的“專家系統(tǒng)”往往不是那么廣泛適用,因此,往往是由一些非常專業(yè)的小公司在所在的小市場(chǎng)中發(fā)揮作用。
03數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法-采用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)
隨著智能技術(shù)的發(fā)展,包括軟件技術(shù)、AI芯片等的成熟,采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模式的預(yù)測(cè)性維護(hù)也逐漸被納入到解決這些產(chǎn)業(yè)問題的領(lǐng)域,AI技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于無需先驗(yàn)知識(shí),通過數(shù)據(jù)分析尋找規(guī)律,這樣可以突破需要行業(yè)機(jī)理、先驗(yàn)知識(shí)的問題。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法分為統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,而統(tǒng)計(jì)方法通常采用主要成分分析或偏最小二乘法處理設(shè)備的退化數(shù)據(jù),建立統(tǒng)計(jì)量并進(jìn)行設(shè)備健康狀態(tài)的評(píng)估,但是,也受到數(shù)據(jù)量和統(tǒng)計(jì)理論的約束,適用性也不強(qiáng),這里的原因在于故障數(shù)據(jù)通常是小數(shù)據(jù),因?yàn)閷?duì)于機(jī)械設(shè)備如果有大量的故障信號(hào),在產(chǎn)業(yè)里,對(duì)于這樣的機(jī)械設(shè)備就會(huì)存在“質(zhì)量”問題—評(píng)價(jià)系統(tǒng)的穩(wěn)定性的重要指標(biāo)。而機(jī)器學(xué)習(xí)的方法可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)的已有豐富技術(shù),可用方法多樣,采用支持向量機(jī)、隱馬爾科夫過程、高斯過程回歸、深度學(xué)習(xí)等方法來實(shí)現(xiàn)。
對(duì)于分析方法,有兩點(diǎn)很重要:
(1)盡量機(jī)理建模與數(shù)據(jù)建模相結(jié)合:物理的機(jī)械失效機(jī)制不容易發(fā)掘,需要大量的工程積累,而采用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法,本身也有可解釋性、數(shù)據(jù)訓(xùn)練與驗(yàn)證的問題,也是非常需要專業(yè)知識(shí)的,不能過分的依賴于機(jī)理或數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型,盡量各取其長(zhǎng)。
(2)知識(shí)復(fù)用:盡管有各種工具,但是,對(duì)于工業(yè)場(chǎng)景來說,解決用戶的痛點(diǎn)才是問題的關(guān)鍵,必須聚焦問題本身的積累,將解決問題的知識(shí)變?yōu)榭杀粡?fù)用的知識(shí),才能整體降低用戶端的成本。對(duì)于工具類廠商可以關(guān)注易用性工具的設(shè)計(jì),但對(duì)于應(yīng)用側(cè)來說,必須關(guān)注建模的能力培養(yǎng)。
03系統(tǒng)架構(gòu)
對(duì)于貝加萊而言,為預(yù)測(cè)性維護(hù)提供了從數(shù)據(jù)采集、處理、傳輸、分析的基礎(chǔ)平臺(tái),圖4中,整個(gè)架構(gòu)是完整的。對(duì)于用戶來說,針對(duì)其行業(yè)應(yīng)用,可以提供基于PC架構(gòu)的分析,或通過OPC UA/MQTT的云端訓(xùn)練,并下行部署。
圖4-貝加萊為預(yù)測(cè)性維護(hù)提供的基礎(chǔ)設(shè)施框架
貝加萊的預(yù)測(cè)性維護(hù),為用戶提供了實(shí)現(xiàn)整個(gè)預(yù)測(cè)性維護(hù)的基礎(chǔ)設(shè)施,這是對(duì)原有的控制系統(tǒng)與邊緣架構(gòu)的擴(kuò)展,它將豐富的I/O采集能力、數(shù)據(jù)通信能力(如豐富的總線及OPC UA Pub/Sub)和計(jì)算平臺(tái)的能力進(jìn)行了結(jié)合,使得預(yù)測(cè)性維護(hù)作為一個(gè)任務(wù)擴(kuò)展原來的機(jī)器能力,而不增加額外的硬件。也可以與第三方的專家系統(tǒng)進(jìn)行交互,或者與專業(yè)的云端預(yù)測(cè)性維護(hù)分析應(yīng)用進(jìn)行交互。
關(guān)于貝加萊
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貝加萊是一家總部位于奧地利并在全球擁有分公司的創(chuàng)新型自動(dòng)化企業(yè)。2017年7月6日,貝加萊成為ABB集團(tuán)的機(jī)械自動(dòng)化事業(yè)部。作為工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者,貝加萊將前沿技術(shù)與領(lǐng)先工程相結(jié)合,為幾乎每個(gè)行業(yè)的客戶提供面向機(jī)器與工廠自動(dòng)化、運(yùn)動(dòng)控制、HMI和集成安全技術(shù)的完整解決方案。借助于OPC UA、POWERlink、openSAFETY等工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)通信標(biāo)準(zhǔn),以及強(qiáng)大的Automation Studio軟件開發(fā)平臺(tái),貝加萊不斷重新定義自動(dòng)化工程的未來。受簡(jiǎn)化流程和超出客戶預(yù)期的承諾驅(qū)動(dòng),貝加萊始終保持創(chuàng)新精神并處于工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的前沿。
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