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预测性维护让工业资产更具“韧性”

作者:www.cechina.cn2022.04.12阅读 3725

  在我们的日常认知中,“预测”似乎带有某种玄幻色彩。但在工业领域,设备资产的预测却是切实可行的。
  预测性维护借助数字化技术深度分析数据,将人员、过程和技术结合在一起,预测工业资产的未来状态,并及时做出更明智的决策,从而提高设备的性能、运行时间、产品质量和劳动生产率。
  随着国内工业企业的成长和科技演进,企业对设备资产的需求逐渐由“静态”关注台账和设备全生命周期跟踪管理,转向“动态”监测设备实时状态,减少非计划停车。这种需求的变化也促进着认知的转变:它将工业人的思维方式从被动、手动管理的运营,转变为更具预测性、规范性和主动性的预测性运营。

  料事机先让设备数据“活”起来
  通过数字化手段进行设备预测的基础是日积月累的设备数据。“如今,有很多工业企业都会对设备实时运行数据进行采集,但这些数据被分散地储存在各个工厂里,在设备运维中真正被利用起来的却少之又少,如果将他们深度加工,其价值远不仅限于此。”霍尼韦尔中国互联工厂业务总经理吴东华如是表示。

  霍尼韦尔资产管理解决方案
  在具体的应用中,该方案服务于设备健康监控,资产管理和预警等多方面,可以兼容多个厂商的设备和系统,解析数据并进行实时监测设备的运行状况、能耗情况,从而为用户提供一个可访问企业全类型资产的访问环境。
  不同于现有的手动主观评估方式,霍尼韦尔资产管理解决方案基于系统数据,将操作员的行为和操作有效性与工厂绩效紧密联系在一起,降低生产的各个环节的风险,预测并防止灾难性的情况发生,确保生产安全无虞。值得一提的是,通过人工智能模型“训练”,该服务可最大限度激活数据,根据相关指标为用户提供相关优化建议,助力用户做出科学决策。
  据麦肯锡公司发布的数据显示,基于人工智能的预测性维护可以将可用性提高多达20%,同时将检查成本降低25%,并将年度维护费用降低多达10%。
  认知提升实现预测维护“三个零”
  不难发现,借助于大数据和人工智能等手段,数据可以进行更高层次的提炼和加工,从而发挥出我们意想不到的价值。对于工业企业而言,开展预测性维护也是数字化转型的必经之路。
  在石油石化行业,霍尼韦尔将预测性维护与霍尼韦尔UOP的工艺技术相结合,对正常装置和设备进行性能监视分析。
  ● 以裂解炉的结焦预测为例
  通过裂解生产乙烯的过程中会发生结焦,随着结焦过程的加剧,裂解炉需要进行周期性停料清焦,严重影响裂解炉的正常运行,造成经济损失。通过预测性维护CONTROL ENGINEERING China版权所有,用户可实时监测裂解炉状态,提前进行工艺处理,防止事故的发生。
  ● 再以换热器为例
  常用换热系统大多以水为载热体控制工程网版权所有,由于某些盐类物质会从水中析出CONTROL ENGINEERING China版权所有, 附着于换热管表面形成水垢。年深日久,积垢层逐渐变厚、变硬,严重影响换热器性能。通过预测性维护CONTROL ENGINEERING China版权所有,可以使换热器的换热效率保持在一定范围之内CONTROL ENGINEERING China版权所有,在提升效率的同时,也促进了节能减排。
  结合先进企业的应用案例经验来看,预测性维护需要与企业生产密切结合控制工程网版权所有,实现“三个零”愿景,即零手动,零距离和零备机。


  “预测性维护在国际上已被广泛接受和认可。国内的一些领军企业已在进行工业资产的生命周期跟踪管理,但依然缺乏在设备运行中进行实时的性能预测。”吴东华坦言,在国内开展预测性维护存在阻力。随着相关科技的发展,国内用户对预测性维护的认知提升,相信这项服务会在中国逐渐打开局面。

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