预测性维护让工业资产更具“韧性”

　　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

　　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

　　● 再以换热器为例

　　常用换热系统大多以水为载热体,由于某些盐类物质会从水中析出, 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，可以使换热器的换热效率保持在一定范围之内，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，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。

图说工控