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行业新闻

预测维护和IIOT的进步

发布时间:2025-04-08点击次数:

  在连接,收集和分析数据方面,我们已经看到了许多行业中的重大转基因,包括机器学习的民主化(ML),Edge计算资源的可访问性增加以及连接的设备或传感器的扩散。

  制造商不再需要内部数据科学团队。他们现在还可以访问有关其资产的各种信息。但是,许多人仍然不知道如何最大程度地利用这些数据,包括仅使用反应性 维护操作而不是预测性。

  根据美国能源运营和维护部报告,制定适当的预防性维护计划可能会导致节省多达12%的能源。

  资产绩效管理和预测维护

  资产绩效管理(APM)涵盖了数据捕获,集成,可视化和分析的功能,以明确 目的,以提高物理资产的可靠性和可用性。

  预测维护(PDM)是使用人工智能(AI)和ML技术在出现资产健康问题的APM系统的组成部分。

  这包括:

  基于条件的监视。

  运营管理。

  以可靠性为中心的维护(RCM)。

  PDM使用来自各种来源的基于条件的数据来提供有关资产绩效的实时见解。这种类型的解决方案旨在通过第一原理分析和数据科学的结合来提高资产和维护策略的可靠性。

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  我们的维护方法

  要进行有效的维护操作,工业公司需要了解基本面。在最基本的层面上,其中包括计划,调度和执行。组织可以执行这三项活动的方式如何建立基准,以实现其他维护计划,技术选择或倡议的影响。

  现在,让我们深入研究上面列出的每个预测维护的概念。

  条件监控

  我该如何让我的资产告诉我他们何时“不健康?”

  这包括使用高级传感,边缘计算和ML的设备级分析。例如,它可以报告由可变频率驱动器驱动的资产的机械健康。

  考虑条件监控驱动的预测维护。尽管是一个时尚的术语,但其根源已有数十年的历史。条件监视解决方案,例如Allen -Bradley®Dynamix系统 ,

  与监视器和便携式数据收集器一起工作,以帮助建立和执行基于条件的预测维护程序。它有助于维护团队更早 ,更准确地检测到即将来临的故障。

  最终,条件监视软件或团队会生成维护请求,并且与其他所有维护请求都输入了几乎相同的计划,调度和执行工作流。如果维护团队擅长于计划,安排和执行其他维护请求,那么对于通过条件监视创建的请求,他们可能会非常擅长执行此操作。

  诸如FactoryTalk®Analytics™Guardian AI之类的解决方案

  来自Rockwell Automation的™是市场上的一个区别因子,因为它包含了现有传感器的信号,以将预先构建的ML模型应用于数据源和封闭差距。

  条件监控可以使该团队更长的时间范围,以在发生故障之前将所有这些部件置于适当的位置。

  运营管理

  如何管理事物的动作方面,并确保在正确的时间获得正确的见解?

  从设备上诞生的数据,在边缘精心策划并在云中解放,使数据可用,有意义,有用且有价值。

  该组件包括数据上下文,例如用于实时资产跟踪的可视化。考虑使用APM,计算机化维护管理系统(CMM)或工业互联网(IIOT)的监督分析。

  

Theresa Houck,Rockwell Automation的杂志执行编辑和我们的Partnernetwork杂志


  播客

  8个关键工业自动化趋势在2025年

  **连续3年命名为“最佳播客”! 2022-2024 APEX出版卓越奖。

  在《杂志》屡获殊荣的自动化聊天播客中,“ 2025年的8个关键工业自动化趋势”,执行编辑特蕾莎·霍克(Theresa Houck)讨论了帮助公司开发智能工业工厂的方法和技术,包括AI,Edge&Cloud Computing,数字双胞胎,数字双胞胎,机器人和Cobots,机器人和Cobots,Robots&Cobots,Connected Workess Workes, 无线专用5G等。

  和往常一样,让您的家庭友好,愚蠢的笑话。

  在您喜欢的播客应用程序或网络上收听。

  现在听

  仅仅发现失败已经不够了。行动中的基本原理包括在最佳生产窗口中使用正确的培训,信息,工具,材料和安全许可,使技术人员和承包商在现场进行现场。

  这是诸如FactoryTalk Datamosaix之类的技术

  ™进来。它是针对工业数据应用程序进行自定义设计的,并围绕感应和控制级别现有的多种条件监视解决方案提供了上下文。它还具有添加上下文并针对监督或操作管理级别采取行动的能力。

  以可靠性为中心的维护咨询

  我应该在哪里集中精力?

  RCM咨询包括策略,交付和支持服务,可帮助您专注于合适的机会。您应该能够围绕制造商的主要目标定位解决方案。

  这包括关注诸如“关键资产是瓶颈的地方?”等问题。或“安全问题至关重要 ?”

  除节能外,我们在Kalypso:Rockwell Automation业务的这里已经看到实施预测性维护解决方案的组织有所改善:

  使用通用制造数据结构的长期价值和可伸缩性。

  资产可用性增长10-30%。

  植物生产率提高10-15%。

  总拥有成本从8-12%到40%。

  工人安全,几乎消除了任何灾难性的失败。

  预测维护的宝贵机会

  在吞吐量或维护成本方面的结果取决于您所拥有的业务流程,您正在运行的特定资产以及正在制造的产品。我们已经与许多行业的组织合作,包括消费者包装商品

  ,轮胎,油气,航空航天和采矿。

  例如,在维护操作方面,使用远程资产工作的过程和重工业可能是最成熟的,但在关联运营方面不是。仍然有部署ML算法并利用可用的传感器设备的空间。

  在制药制造中,环境环境很重要。同时,下降的HVAC或冷却塔可能会导致刮擦,重新加工或损失有价值的产品。

  为什么现在?

  每个人都有一个维护部门的成熟度不同。在使用条件监控解决方案时,公司经常在能力,人才保留和培训挑战方面挣扎。

  随着边缘计算和分析方面的重大进步,有机会将一层创新嵌入到与ML一起使用的智能设备中。

  这是一个屋顶下的硬件,软件和服务。这是下一代状况监测功能。

广州启明自动化科技有限公司

主营产品:

ABB、GE、TRICONEX、FOXBORO、BENTLY、EMERSON、XYCOM、HONEYWELL、BENTLY、HIMA、YOKOGAWA、ROCKWELL、Allen-Bradley、RELIANCE、SCHNEIDER、MODICON、WESTINGHOUSE、WOODWAED、MOTOROLA、PROSOFT、REXROTH、ACSO、丹控。等各大品牌的DCS系统配件,机器人系统配件,大型伺服系统备件。(专业停产配件,原厂正品,提供报关单,提供质保一年。)

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