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大数据和预见性维护是如何影响日常的设备维护,0时代下的厂商转型

三月 12th, 2020  |  4066澳门

摘要:在工业物联网(IIoT)的时代,许多人高喊“把所有的工具或是机器都连接起来,就可以创造价值甚至从中获利”,或是“需要更多的数据数据来解决商业问题”,总是从连接所有产品、搜集大量数据的观点出发的思维,到底是不是个好的想法呢?
  在工业物联网(IIoT)的时代,许多人高喊“把所有的工具或是机器都连接起来,就可以创造价值甚至从中获利”,或是“需要更多的数据数据来解决商业问题”,总是从连接所有产品、搜集大量数据的观点出发的思维,到底是不是个好的想法呢?英国电信O2的物联网顾问Dimitrios
Spiliopoulos列出了七点事项提供给在物联网产业工作的人,为产业投入有别于以往的见解。  一、从根本解决问题,别为答案乱找问题:越来越多公司开始发展物联网,却没有深思熟虑的透过数据分析、商业模式或是潜在的挑战,往往驱使他们盲目朝物联网行列走的原因就只是“酷”,原因很简单:因为大家都在做。若不了解自己要用物联网来解决什么问题,做再多的努力也只是付诸流水,浪费时间与金钱。  二、注意轻重缓急与优先级:物联网可以帮助公司实现宏愿,不过通常最省钱、最简单或是最创新的想法,不一定是最好执行的计划,因为其中牵扯到许多层面如科技变化趋势、法规支持与否或是有无商业需求等。先拟定一个评估标准列出计划的优先级,去想想哪些问题需要先被解决。  三、想得大、从小的开始:许多公司会把计划提的很大,但科技趋势变化快速且竞争,若计划太大没有办法得到市场的意见回馈,也没办法实时回头调整内容来因应各类冲突与挑战。从小的开始不仅可以迅速对产业现况做应变,也能紧密结合内部利益关系人,让他们时时保持兴趣。  四、打破各部门数据分离孤立现象:当执行计划时,务必要确保相关的部门都有充分投入,长期给予专业上的技术与支持,否则会看到某一个部门搞得自己非常累、吃力不讨好的结果,还要承担非自己部门专业的业务。  五、用说故事方式来呈现数据:当要跟客户简报时,单单报告搜寻到的数据是不够的,数据是需要被分析,搭配合理的脉络与吸引人的排版来呈现。把数据当故事来叙述是简单又有效的方法,透过了解人们的阅读及思索的习惯,才能成功把信息正确且明了的传达到客户端。  六、训练、强化员工保持续航力与竞争力:物联网产业的公司需要不断的强化员工在数据、商业以及科技相关的能力,让员工跟上脚步;否则,公司不仅会招不到产业所需的员工,也会流失原本的人才。  七、持之以恒的贯彻:Spiliopoulos叮咛,上述的六点原则需要长期执行,若半途而废,最后也会功亏一篑。
(来自:digitimes)

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智能制造是工业4.0的核心。数字化的走向带来了“智能工厂”的概念。在智能制造中设备维护起着至关重要的作用。工业物联网的趋势之下,机器现在配备传感器来收集数据,可以传送到计算机化的维护管理系统。这些系统使用强大的分析处理数据并提供实时的结果,可以在任何时间任何智能设备上获取。侦测到的问题立即传达给员工。
大数据对设备维修的影响是延长机器生命。IIoT的采用改变了维护干预的方法,从被动到主动,创造持续的预测性和预防性维护程序。智能维护也促进能量消耗最小化,从而环保高效的生产。从本质上讲,大数据可以提高系统的整体性能和可靠性,大大降低成本。
大数据管理
对于许多公司来说,走向大数据和工业物联网的第一步是采用CMMS收集、存储和分析数据。维护团队应该被授权随时访问这个数据并立即反应。团队中的每个人都必须能够检查计划和执行任务,
干预应该容易跟踪。对机器数据应该每天进行比较和分析,有预测维护策略可应用。最好的系统允许你安排和报告干预,管理所有类型的维护文档,并改善内部团队的沟通。通过收集,结合和比较相关的每一条与维修部门相关的信息,CMMS可以帮助你优化过程,在机器出故障并导致停机之前预测潜在的问题。
IIoT和CMMS的结合
工业物联网和CMMS的工作之间是如何连接的?各种IIoT技术解决方案遵循指定的机器参数,如振动、温度、油水平和音响,并收集这些数据。设备发送这些信息到CMMS中,可以立即安排维护任务,分析数据和配置预见性维护协议。IIoT的真正力量不在硬件在软件数据存储的地方。正是这里让数据变得有意义,告诉你做出反应的正确时候。IIoT和
CMMS的结合可以帮助维护团队更好的监视和控制自己的资产,并识别潜在的问题。
降低维护成本
预测分析的主要承诺是仅在需要的时候触发维护干预,从而实现基于时间的预防性维护,节省大量成本。预测分析识别设备数据中的模式预测可能的故障,然后提高可靠性和节省成本。
通过了解设备每一部分的确切需要,也可以更好的预期备件和人力资源,可以只有当计划排定时执行维护任务。适当的采用预见性维护会增加操作的稳定性和减少停机时间。结合大数据,PdM变成一个强大的工具来监控,实现关键资产的诊断。
展望
物联网和大数据展现出巨大的机会来提高设备的可靠性,减少维护成本。下一代计算机化维护管理系统正在把IIoT的大数据变成有用的分析,迫使制造商接受新趋势。因为工业物联网和CMMS将是明天的智能工厂的核心,已经通过必要的转换的公司将有更大的机会将自己定位为未来的领导人。

根据普华永道2016年全球工业4.0调查显示,制造商计划每年投资9.07亿美元(为期五年)到工业4.0中。

该报告指出:“这项投资的主要重点是数字技术,例如传感器或连接设备,以及制造执行系统(MES)等软件和应用程序。企业还将大力培训员工、聘请新专家以及推动企业改革。”

急需:广泛的IIoT人才

为了使这一愿景成为现实,将需要专业的IT人员和技术人员,这不仅仅是程序员和开发人员:网络工程师将需要负责连接所有的东西,并确保其正常运行。当然,还有网络安全组件,每个新连接的设备都可能带来另一个漏洞。

对于工业4.0需要怎样的人才,我们可以从物联网的角度来考虑。物联网包括3D打印机以及其他制造技术,运行在计算机数控车床以及更新的机器上,这些机器可通过机器人视觉和人工智能执行高度可变的多步骤流程。

还有合作机器人,即与人类协作工作的机器人,这个环境不仅需要多种技能,在很多情况下,这些技能需要融合在一起,突破孤岛和专业性,创造出全新的技术专家类别:同时可了解运营技术和信息技术的专家。

SAP公司物联网及客户创新部门执行副总裁兼工业互联网联盟(IIC)指导委员会副主席Tanja
Reuckert表示:“我认为现在我们必须考虑跨学科或者多学科的情况。当你谈论物联网时,人们会说这是关于数字化事物,而实际上这是关于数字化业务流程。所以,我认为工程师、网络专家、应用开发人员、大数据架构师、UI(用户界面)设计师、业务人员需要相互交谈、相互理解。”

正因为如此,很多雇主无法确定他们究竟需要什么技能或者认证。工业4.0需要各团队人员聚集在一起来解决相互关联的挑战。当然,我们将仍然需要专业人员,但他们必须扩大自己的知识库,不仅要了解IT技术,还需要了解机器人和流程自动化等操作技术。

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