由于計(jì)劃外的停機(jī)時(shí)間和不良的資產(chǎn)質(zhì)量,制造業(yè)和加工業(yè)每年損失約200億至600億美元。大多數(shù)組織都充分意識(shí)到這一點(diǎn),并表示提高正常運(yùn)行時(shí)間是他們實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)計(jì)劃的主要目標(biāo)。
預(yù)測(cè)性維護(hù)是一種維護(hù)計(jì)劃,可以監(jiān)測(cè)設(shè)備的性能和狀況,以減少故障發(fā)生的可能性。其目標(biāo)是預(yù)測(cè)故障可能發(fā)生的時(shí)間,然后通過(guò)實(shí)施糾正性維護(hù)來(lái)防止故障發(fā)生。
預(yù)測(cè)性維護(hù)只有通過(guò)狀態(tài)監(jiān)測(cè)(在正常運(yùn)行條件下對(duì)資產(chǎn)的持續(xù)監(jiān)測(cè))才能成功。狀態(tài)監(jiān)測(cè)通過(guò)三個(gè)方面完成:在線監(jiān)測(cè)、定期監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)。這些方面是通過(guò)實(shí)施紅外熱像儀、聲音監(jiān)測(cè)、振動(dòng)分析和油分析等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
Reliable Plant公司希望了解全球各地的工廠正在使用哪種維護(hù)類型,以及維護(hù)人員如何看待與預(yù)測(cè)性維護(hù)相關(guān)的某些話題。為此,Reliable Plant對(duì)發(fā)電、石油、礦業(yè)、食品加工和造紙等20多個(gè)行業(yè)的近150名維護(hù)經(jīng)理和主管進(jìn)行了調(diào)查,并詢問(wèn)了他們當(dāng)前的維護(hù)計(jì)劃。以下是一些主要發(fā)現(xiàn):
▲76%的受訪者表示,他們目前使用預(yù)防性維護(hù)(比2018年的研究略有下降),而65%的受訪者目前使用預(yù)測(cè)性維護(hù)(比2018年的研究增加了11%)。
▲近60%的受訪者表示,他們使用被動(dòng)式(從運(yùn)行到故障)維護(hù) (比2018年的調(diào)查增加了9%)。
▲與近10年前相比,維護(hù)人員仍然將振動(dòng)、油和熱成像分析視為預(yù)測(cè)機(jī)器早期故障的最佳方法,其中62%的人僅關(guān)注振動(dòng)分析。
▲關(guān)于與網(wǎng)絡(luò)連接的預(yù)測(cè)性維護(hù),大多數(shù)受訪者最關(guān)心的是內(nèi)部技術(shù)人員缺乏(71%),其次是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題(69%)。
▲只有略高于5%的人將基于互聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)用于其預(yù)測(cè)性維護(hù)計(jì)劃。
您的工廠目前使用哪種類型的維護(hù)?
根據(jù)美國(guó)能源部的數(shù)據(jù),實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)非常具有成本效益,比預(yù)防性維護(hù)節(jié)省了8%到12%的費(fèi)用,比被動(dòng)式維護(hù)節(jié)省了40%的費(fèi)用。盡管如此,根據(jù)去年P(guān)lant Engineering進(jìn)行的一項(xiàng)維護(hù)調(diào)查顯示,80%的維護(hù)人員仍然青睞預(yù)防性維護(hù)。同一份調(diào)查顯示,51%的工廠使用預(yù)測(cè)性維護(hù)。有了這些信息,我們希望了解受訪者當(dāng)前使用哪種維護(hù)類型。
當(dāng)被問(wèn)及他們工廠目前正在使用哪種維護(hù)時(shí),預(yù)防性維護(hù)比預(yù)測(cè)性維護(hù)更為常見(jiàn),為76%,比去年略有下降。65%的維護(hù)人員使用預(yù)測(cè)性維護(hù),比Plant Engineering的調(diào)查結(jié)果增加了14%。有趣的是,近60%的受訪者表示他們使用被動(dòng)式維護(hù)(從運(yùn)行到故障)。完善我們響應(yīng)措施是主動(dòng)性維護(hù)(監(jiān)測(cè)和控制根本原因)為40%,而規(guī)范性維護(hù)(監(jiān)測(cè)并列出解決問(wèn)題的處方)為34%。
哪種技術(shù)可以為即將發(fā)生的機(jī)器故障提供最好預(yù)警?
2010年,機(jī)器可靠性解決方案公司AzimaAI進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查顯示,振動(dòng)、油和熱成像分析(按此順序排列)是受訪者進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)計(jì)劃的主要組成部分。事實(shí)上,這三者被大量使用——振動(dòng)分析占85%,油分析占75%,熱成像分析占71%。
在預(yù)測(cè)性維護(hù)工具方面,我們想知道在受訪者眼中哪種技術(shù)是最佳的預(yù)警監(jiān)測(cè)方法。巧合的是,這似乎與十年前AzimaAI的調(diào)查一致。超過(guò)一半(51%)的受訪者表示,振動(dòng)分析是監(jiān)測(cè)潛在問(wèn)題的最佳方法,其次是油分析(23%)和紅外熱成像(11%)。21%的受訪者表示超聲波和電機(jī)電流分析是最好的預(yù)測(cè)指標(biāo)。
盡管大多數(shù)人認(rèn)為振動(dòng)分析提供了機(jī)器故障的最佳早期預(yù)警監(jiān)測(cè),但油分析卻常常被人們所忽視。
Noria公司產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和LPD服務(wù)總監(jiān)Bennett Fitch表示:“在大多數(shù)情況下,油分析可以在振動(dòng)分析之前提供故障跡象?!?/p>
您目前是否實(shí)時(shí)查看和分析預(yù)測(cè)性維護(hù)數(shù)據(jù)?
實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)是預(yù)測(cè)性維護(hù)策略的最大好處之一。這些數(shù)據(jù)可以來(lái)自機(jī)器內(nèi)置的板載傳感器(通常是物聯(lián)網(wǎng)傳感器)的持續(xù)信息流,也可以來(lái)自能讓您看到潤(rùn)滑油當(dāng)前狀況的諸如油視鏡之類的工具。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)還可以來(lái)自紅外攝像頭和振動(dòng)傳感器等裝置。然后,將結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)路由到可拓展的數(shù)據(jù)庫(kù),在那里可以對(duì)其進(jìn)行分析以形成維護(hù)計(jì)劃和調(diào)度任務(wù)。
被問(wèn)及當(dāng)前是否實(shí)時(shí)查看和分析預(yù)測(cè)性維護(hù)數(shù)據(jù)時(shí),25%的受訪者表示他們不實(shí)時(shí)查看和分析列出的任何技術(shù)。20%的人僅分析一種技術(shù),而在這些人中有62%最常使用實(shí)時(shí)振動(dòng)分析。近55%的受訪者分析不止一種技術(shù),最常見(jiàn)的組合是振動(dòng)和紅外熱成像。結(jié)果如下:
▲振動(dòng)分析:55%是,45%否
▲油分析:34%是,66%否
▲紅外熱成像:46%是,54%否
▲超聲波:34%是,66%否
▲電機(jī)電流分析:30%是,70%否
您對(duì)以下與連網(wǎng)預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案有關(guān)的問(wèn)題有多關(guān)心?
在實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)時(shí),與互聯(lián)網(wǎng)集成幾乎是必然的。大量基于條件的歷史數(shù)據(jù)需要在某個(gè)地方進(jìn)行跟蹤,這很可能是通過(guò)集成企業(yè)資產(chǎn)管理(EAM)或計(jì)算機(jī)化維護(hù)管理系統(tǒng)(CMMS)軟件或其他類型的系統(tǒng)進(jìn)行的。實(shí)際上,根據(jù)Plant Services的一項(xiàng)研究顯示,幾乎有一半維護(hù)人員使用集成的EAM / CMMS或Historian軟件來(lái)收集和跟蹤數(shù)據(jù)。
現(xiàn)代工廠設(shè)備比過(guò)去的設(shè)備更加智能,因?yàn)楝F(xiàn)在大多數(shù)機(jī)器都與基于互聯(lián)網(wǎng)的軟件交互,以提供和跟蹤實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。我們?cè)儐?wèn)了受訪者,哪一個(gè)最能代表他們工廠當(dāng)前的預(yù)測(cè)性維護(hù)水平:基于計(jì)算機(jī)的、基于SCADA的、基于無(wú)線的、基于互聯(lián)網(wǎng)的,或者沒(méi)有。有點(diǎn)令人驚訝的是,只有大約5.5%的受訪者說(shuō)他們使用基于互聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)。(來(lái)自物聯(lián)之家網(wǎng))大多數(shù)人(65%)說(shuō)他們使用基于計(jì)算機(jī)的系統(tǒng),而大約4.9%的人使用基于SCADA的系統(tǒng),或者沒(méi)有上述系統(tǒng)(19%)。將近89%的工廠沒(méi)有使用基于互聯(lián)網(wǎng)或無(wú)線連接的系統(tǒng)。出現(xiàn)這種情況的一個(gè)可能原因是缺乏熟練的工作人員。
根據(jù)2019年P(guān)lant Services進(jìn)行的勞動(dòng)力調(diào)查顯示,截至2018年,尋找熟練工人填補(bǔ)空缺職位一直是受訪者的第一大挑戰(zhàn),其次是缺乏知識(shí)獲取/再培訓(xùn)/提高技能。在過(guò)去的十年中,這個(gè)問(wèn)題似乎沒(méi)有得到改善。根據(jù)Azima 2010年的一項(xiàng)調(diào)查顯示,人員不足、內(nèi)部專業(yè)知識(shí)不足和培訓(xùn)不足是成功進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)計(jì)劃的三大障礙。
Reliable Plant公司希望了解維護(hù)經(jīng)理和主管對(duì)物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案的最大擔(dān)憂,并詢問(wèn)了與安全、信息技術(shù)(IT)集成、投資回報(bào)、數(shù)據(jù)可移植性、內(nèi)部熟練人員缺乏、供應(yīng)商能力不足和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化相關(guān)的問(wèn)題。(來(lái)自iothome)受訪者最大的擔(dān)憂是缺乏內(nèi)部專業(yè)人員(71%的受訪者表示擔(dān)憂或非常擔(dān)憂)。這比10年前增長(zhǎng)了11%,但仍然是最受關(guān)注的問(wèn)題。
在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)不止一種技術(shù)的受訪者中,大多數(shù)人關(guān)心或非常關(guān)心該技術(shù)如何與IT集成。最后,對(duì)于那些當(dāng)前尚未進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的人來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是最大的問(wèn)題。
責(zé)任編輯;zl
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