智能制造設(shè)備預測性維護

  企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型往往是從應用智能自動化、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)技術(shù)開始的，所以自動化仍是智能工廠設(shè)計的關(guān)鍵部分。據(jù)《財富》商業(yè)洞察的相關(guān)報告顯示，到2027 年，全球工業(yè)自動化市場預計可達326.4 億美元，在預測期內(nèi)將以8.9% 的復合年增長率(CAGR)增長。雖然這種增長率的激增從某方面來說是由COVID-19 新冠疫情引發(fā)的，但充分說明工廠不會再像以前那樣。

  未來幾年，企業(yè)一半以上的生產(chǎn)任務都可能會依賴機器完成，這意味著管理設(shè)備的運營流程將變得至關(guān)重要。這對制造業(yè)來說是個好兆頭，但首先要解決的是一些懸而未決的問題：傳統(tǒng)企業(yè)是否為未來工廠做好了準備，未來工廠是否嚴重依賴于人工智能/ 機器學習(AI/ML)、流程自動化和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)?他們的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅走了多遠?一旦路線圖和戰(zhàn)略明確，企業(yè)必須努力實現(xiàn)信息技術(shù)(IT)和運營技術(shù)(OT)的協(xié)同，以優(yōu)化成本、縮短價值實現(xiàn)時間并提高效率。

  數(shù)字化裹挾著制造業(yè)狂奔突進，觸發(fā)了產(chǎn)業(yè)服務及商業(yè)模式的加速創(chuàng)新，產(chǎn)業(yè)價值鏈、供應鏈和行業(yè)生態(tài)正在加速分解、整合與重構(gòu)。在這種趨勢下，不斷增加的新型服務業(yè)態(tài)，如智能制造設(shè)備預測性維護、全生命周期產(chǎn)品維護服務，產(chǎn)品運營、在線支持服務等，逐漸成為制造企業(yè)新的利潤中心。傳統(tǒng)制造業(yè)靠著“產(chǎn)品為王”一騎絕塵的時代已然一去不復返，智能化、服務化轉(zhuǎn)型不僅是必然趨勢，更是現(xiàn)實之舉，上海輝泰Witium提供的正是這樣基于設(shè)備的預測性維護服務。通過主動監(jiān)控設(shè)備、識別問題并提供重要見解，以在問題造成運營中斷之前進行處理，從而提高工廠的可靠性。在過程工業(yè)中，這樣做有助于降低維護成本，提高正常運行時間和生產(chǎn)率。

  WitExpert工業(yè)設(shè)備預測性維護系統(tǒng)由硬件和軟件兩部分組成，從傳感器、邊緣計算網(wǎng)關(guān)，再到軟件平臺都是Witium團隊自主研發(fā)。系統(tǒng)依托先進的物聯(lián)網(wǎng)工業(yè)AIoT技術(shù)，用MEMS三軸振動傳感器采集設(shè)備的振動數(shù)據(jù)及特征參數(shù)(如振動加速度、速度、溫度等)，計算并存儲設(shè)備的運行參數(shù)，自動生成日數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫及報警庫。通過振動機器學習算法，將特征參數(shù)值與模型閾值進行比較，來確定設(shè)備當前是處于正常還是故障狀態(tài)，邊緣計算網(wǎng)關(guān)根據(jù)設(shè)備故障預測性維護診斷模型分析計算，一旦出現(xiàn)異?；蛘吖收?，第一時報警通知運行管理人員，實現(xiàn)振動預測性維護。幫助用戶查找產(chǎn)生故障的原因，識別、判斷故障的嚴重程度，為科學檢修提供指導，切實提高工廠的安全管理水平，促進傳統(tǒng)制造行業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。