- 已发布 2024年6月28日
- 最后修改 2024年6月28日
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什么是工业数字化？工业数字化转型、工业维护数字化
第四次工业革命正在迅速改变制造商的工作方式，这也包括机械维护。我们的指南解释了人工智能、工业物联网和数字孪生技术如何帮助原始设备制造商采用预测性分析来预防机械故障，提高生产力，降低成本，并增强健康与安全。
工业数字化转型正在迅速发生。工业数字化现在涵盖了完整的工业流程，从收集材料和资源到管理供应链、设计过程以及商品的制造和最终交付。工业维护只是数字技术影响巨大的领域之一，但由于新技术的能力，它变化很快。
事实上，工业维护的数字化转型框架是“第四次工业革命“的一部分——其中当前先进技术如AI、机器学习和大数据，以及物理系统与互联网（工业物联网）的日益紧密连接，正在改变产品制造的方式。随着工业数字化程度的提高，机械维护可以从其中一些技术的采用中受益。
什么是数字化维护？
维护领域的数字化转型利用了技术、数据和分析的进步，以更有效地维护机械。例如，预测性维护——持续监测机械，以诊断问题在导致严重问题之前。依赖传感器网络，并收集和分析关于设备性能的大量数字数据。这样的方法是从“反应性维护”——等待机械故障然后修复的方式向前迈出的重要一步。工程师使用制造业的常见维护绩效指标，例如故障间隔时间，来评估他们的数字化维护策略的成功程度。
许多制造商现在也使用制造维护软件，如计算机化维护管理系统（CMMS）来规划、安排和评估维护活动。数字化维护变得普遍，因为它使原始设备制造商能够降低维护成本，提高机械正常运行时间，并提高生产力。
数字化方法有时也被称为‘智能维护’。再次，它是工业4.0的更广泛趋势以及物理对象和互联网的日益互连的一部分。工程师从机械中获得并分析大量数据——无论是通过状态监测还是其他数据收集方法——并利用这些数据来制定维护制度。
新的维护技术
市面上有一系列新的数字化维护技术。一些更常见的方法包括：
预测性维护技术
预测性维护的工作原理是通过持续监测其健康状况，防止机械故障是维护机械的更好方式。这与预防性维护方法不同，后者依赖于定期维护（尽管预测性和预防性维护都被视为“主动“维护，而不是“被动“维护）。
相反，预测性维护使用诸如振动分析之类的状态监测技术来持续评估振动的速度和频率等参数。这些数据中的异常可能表明机械存在潜在问题，而这在其他情况下并不明显。然后工程师可以进行计划维护以解决问题。
预测性维护技术不仅包括振动监测，还包括红外热像技术（可检测组件发出的热量变化）和超声波技术（可帮助工程师通过声音变化检测泄漏）。
红外热成像技术是测量和监测工厂和机械温度的一种出色的无损方法。这种技术帮助您监测操作温度，确保设备处于更好运行状态。它还可以提醒您有关可能导致严重问题的任何问题，如果不加以解决，可能会在以后引发重大问题。
超声波监测使工程师能够准确确定泄漏、电气发射或机器中可能表明问题的特定声音的位置。这是因为机械设备和泄漏会产生广泛的声音范围。这些问题产生高频短波信号，往往具有方向性和高度局部的。这些声音可以与背景噪音分离，以检测其精确的起源。超声波是一种特别敏感的状态监测技术，因为它可以捕捉到声音中微妙的变化，而这些变化可能在机器出现问题之前就已经显现出来了。
其他技术包括油分析（其中油中的金属颗粒或油黏度的变化可能表明机械磨损）。对于电机，有电机状态分析，它收集有关电机性能的数据，以指示故障。
这些技术的共同点是它们都收集数字数据并对其进行分析，以预测未来的问题，使工程师能够及时阻止对机械的损坏。
工业4.0和维护
如果第三次工业革命是在制造业中采用计算机和机器人等自动化，那么工业4.0就是通过工业物联网、大数据和人工智能实现数字化。使机械等制造资产更智能（通过集成传感器网络等技术收集数字数据），意味着它们可以在出现问题时告诉您。这对工业维护有巨大的影响，因为它可以预测故障，能够预测故障可以防止机器停机。
自动化和维护
制造商依赖自动化技术，如机器人技术、输送带、数控机床和食品、饮料和制药等行业的自动工艺技术。工业自动化通常依赖于电子设备，如可编程逻辑电路、个人电脑和其他控制系统来自动执行任务。可编程逻辑控制器可以自动化流程、机器功能或整个生产线。
根据自动化巨头ABB的说法，在自动化的早期阶段，收集设备信息是棘手的，维护工程师通常不得不亲自出席以修复自动化设备的问题。数字技术改变了现状的一种方式是，现在通常可以远程诊断故障，并评估机器性能。结合技术人员的技能，这帮助使用自动化的制造商从被动维护转变为预防性的主动维护的方法。
人工智能和维护
大数据在提供更多信息方面非常有用，但如果工程师无法解释信息并采取行动，那就毫无意义了。这就是人工智能的作用。人工智能帮助工程师从机械维护中收集和处理大量数据，并对何时需要维护做出预测。
使用人工智能进行预测性维护可以提高机械的可靠性，避免设备故障。它还可以通过最小化错误来提高制造质量。但人工智能只能利用其处理的信息，这意味着数据收集在振动监测应用中必须保持一致。
数字孪生预测性维护——整个制造工厂或流程可以进行模拟，或者创建物理资产的虚拟副本——也使得对维护的制造数据分析更加高效。
数据与维护
机器能够产生大量的数字数据。这些信息可以用于提高其维护效率。运行数据提供了关于机器健康的许多见解，并且向工程师指出维护活动的范围和时间，以防止问题恶化，并最终导致机器故障。
人工分析所有这些数据将是不可能的。因此，预测性维护的数据分析通常需要利用人工智能和相关技术，如机器学习来提取数据并生成有用的见解。
物联网与维护
物联网（IoT）和工业物联网（IIoT）简单地意味着连接到互联网的物理对象的网络。在维护的背景下，物联网涉及通过网络传输传感器和其他技术收集的信息。有了收集和传输数据的能力，就有可能进行预测分析，以显示维护的必要性。
数字孪生技术与维护
数字孪生是物理对象或制造过程的虚拟表示。一旦创建了数字孪生，就可以用它来进行模拟，分析资产的性能，并提供可能改进的想法。然后可以将这些建议应用于物理对应物。使用数字孪生，可以确定更好维护策略。在没有数字孪生的情况下开发高效的策略可能非常耗时或昂贵。
维护数字转型的好处
数字维护的好处包括从更大的机械运行时间到增加的生产率和改进的健康与安全文化。主动的维护依赖于数字技术：没有数字技术，预测性维护尤其不可能实现。虽然投资于预测性维护的前期成本可能看起来很高，但制造组织报告称，投资回报远远超过了初始成本，好处包括更好的安全合规性，更长的资产寿命，更有效利用人员，提高生产能力和生产力等等。预防性维护制度通常由数字技术（如CMMS系统）支持。
简而言之，随着第四次工业革命的持续发展，数字技术正在对致力于开发前沿维护策略的工程师们变得不可或缺。制造商正在拥抱数字化维护——并在此过程中改变他们的运营方式。
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