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為什么組織應(yīng)該考慮預(yù)測性維護模型

星星科技指導(dǎo)員 ? 來源:嵌入式計算設(shè)計 ? 作者:Philipp Wallner ? 2022-07-10 11:09 ? 次閱讀
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對于不斷被迫減少停機時間(導(dǎo)致更頻繁地使用設(shè)備)和降低維護成本(通常隨著設(shè)備的使用而增加)的工業(yè)設(shè)備運營商而言,預(yù)測性維護已從“錦上添花”轉(zhuǎn)變?yōu)橐欢ㄓ小?/p>

一旦實施,有效的預(yù)測性維護系統(tǒng)能夠預(yù)測和識別潛在的設(shè)備故障,使操作員能夠提前安排維修,防止災(zāi)難性系統(tǒng)故障,并最大限度地減少對工廠運營的干擾——最終有利于公司的底線。

對預(yù)測性維護的可衡量收益的懷疑仍然存在,高管們經(jīng)常將預(yù)測性維護錯誤地標(biāo)記為“黑匣子”解決方案。他們描繪了一個應(yīng)用程序正在接收機器的操作數(shù)據(jù)并以某種方式預(yù)測其剩余壽命。就高管們對流程的理解程度而言,他們無法想象算法如何能夠擁有足夠的設(shè)備故障數(shù)據(jù)來發(fā)揮作用。

實際上,這種“黑盒子”的刻板印象不僅不準(zhǔn)確,而且忽略了領(lǐng)域知識或解決方案目標(biāo)環(huán)境特有的專業(yè)知識所起的作用。舉一個例子,開發(fā)、監(jiān)控和維護工廠運營的工業(yè)工程師在開發(fā)預(yù)測和檢測設(shè)備潛在故障的算法方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

軟件如何彌合數(shù)據(jù)/工程知識差距

預(yù)測性維護通常由具有數(shù)學(xué)背景的數(shù)據(jù)科學(xué)家領(lǐng)導(dǎo),他們有時可能缺乏算法所支持領(lǐng)域的專業(yè)知識。因此,工程師帶來的價值是他們的領(lǐng)域知識,這使他們成為開發(fā)預(yù)測性維護的有效算法的關(guān)鍵。軟件扮演著彌合這些數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師之間鴻溝的角色。

是的,公司在訓(xùn)練這些算法時需要知道故障數(shù)據(jù)是什么樣的。鑒于設(shè)備很少發(fā)生故障,這種類型的數(shù)據(jù)通常不可用,并且僅出于收集數(shù)據(jù)的目的而故意讓設(shè)備發(fā)生故障在經(jīng)濟上是不可行的。這就是MATLAB仿真軟件的用武之地,因為它使工程師更容易將與其專業(yè)領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)據(jù)輸入預(yù)測模型,并使數(shù)據(jù)科學(xué)家更容易使用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型。

不熟悉數(shù)據(jù)科學(xué)的用戶仍然可以使用該軟件來實現(xiàn)不同的數(shù)據(jù)處理技術(shù),識別潛在問題并測試潛在的解決方案。不熟悉預(yù)測性維護的用戶也可以使用它生成模擬故障數(shù)據(jù),增強算法的預(yù)測性維護能力,確保算法有效訓(xùn)練所需的真實數(shù)據(jù)更少。

例如,油田服務(wù)公司Baker Hughes使用 MATLAB 開發(fā)泵健康監(jiān)測軟件,將設(shè)備停機成本降低了 40%,并減少了現(xiàn)場對額外卡車的需求。同時,包裝和紙制品制造商Mondi能夠使用 MATLAB 開發(fā)一種預(yù)測性維護應(yīng)用程序,能夠在幾個月內(nèi)識別潛在的設(shè)備問題。

2021 年預(yù)測性維護的下一步是什么?

大多數(shù)預(yù)測性維護算法目前位于使用它們的工業(yè)空間和設(shè)施中——最好靠近設(shè)備,例如從本地發(fā)電機、生產(chǎn)設(shè)施或提取設(shè)備收集數(shù)據(jù)的邊緣服務(wù)器。雖然這可以為開始進行預(yù)測性維護奠定堅實的基礎(chǔ),但除了本地之外,組織還應(yīng)該考慮云解決方案。托管在云中可能對一些需要強大處理器來產(chǎn)生洞察力的尖端算法有益,例如人工智能AI) 驅(qū)動的軟件。

因此,除了工業(yè)控制器和邊緣計算設(shè)備數(shù)量的增加外,公司應(yīng)該期望看到更多的競爭對手采用云系統(tǒng),以優(yōu)化其生產(chǎn)軟件的功能。盡管由于數(shù)據(jù)所有權(quán)和安全性等因素,一些制造商對云表示懷疑,但他們?nèi)詰?yīng)為基于云的預(yù)測性維護的現(xiàn)實做好準(zhǔn)備。由于云能夠從多個來源收集數(shù)據(jù),因此可以更有效地訓(xùn)練預(yù)測性維護算法。

當(dāng)然,預(yù)測性維護只是將人工智能納入其生產(chǎn)線的企業(yè)將獲得的眾多好處之一。忽視人工智能的組織越來越處于競爭劣勢,除非他們以某種方式探索人工智能集成,否則將繼續(xù)保持這種劣勢。好消息是,人工智能及其好處,包括預(yù)測性維護,都在每家公司的范圍內(nèi),并且有足夠多的資源來幫助他們學(xué)習(xí)。

審核編輯:郭婷

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