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ABB|改善資產(chǎn)維護(hù)的路徑

http://www.moduwu.com 2022-04-27 11:12 來源:ABB

  各項研究表明,設(shè)備故障導(dǎo)致的計劃外停機(jī)每年為行業(yè)帶來3%至5%(有時甚至更多)的生產(chǎn)力損失。只要管理層愿意考慮和采納成熟的策略方法,借助現(xiàn)代工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 技術(shù)和SCADA系統(tǒng)提供的所有數(shù)據(jù)和連接功能,就可以顯著降低上述損失。

  設(shè)備維護(hù)模式

  從被動維護(hù)到主動維護(hù)、預(yù)測性維護(hù),過程設(shè)備的維護(hù)方法多種多樣。從成本和時間角度看,每種方法各有優(yōu)缺點(diǎn),需要具體問題具體分析。關(guān)鍵是將方法與應(yīng)用結(jié)合起來。這一點(diǎn)對于生產(chǎn)關(guān)鍵型旋轉(zhuǎn)設(shè)備尤其如此。

  工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 傳感器、SCADA系統(tǒng)和先進(jìn)分析軟件的普及幫助能源公司從被動式維護(hù)轉(zhuǎn)向慣例維護(hù)。

  01被動式維護(hù)(事后維修)

  在一項行業(yè)調(diào)查中,近四分之一的受訪者表示,其超過25%的資產(chǎn)采用這種維護(hù)模式。燈泡壞了才更換通常不會對生產(chǎn)造成負(fù)面影響,還可以節(jié)省定期更換燈泡的成本,因為燈泡往往具有超長的使用壽命。但是同樣的方法不適用于旋轉(zhuǎn)設(shè)備,例如關(guān)鍵的泵機(jī)和鼓風(fēng)機(jī),因為這些設(shè)備故障會導(dǎo)致工廠的運(yùn)行中斷,且緊急維修的代價可能極其昂貴。

  02預(yù)防性維護(hù)模式(按固定時間或周期間隔進(jìn)行)

  盡管研究表明,故障模式與基于時間的退化模式之間的關(guān)系僅適用于大約18%的情況,但是仍有約45%的公司采用這種傳統(tǒng)的定期維護(hù)方法來維護(hù)超過四分之一的資產(chǎn)。計劃的維護(hù)周期可能根據(jù)平均磨損狀態(tài)、最壞情況下的設(shè)備故障經(jīng)驗、其他一些歷史參考依據(jù)、或者設(shè)備制造商的建議而綜合考慮。問題在于,盡管該方法浪費(fèi)了大量的零件和人工成本,為大多數(shù)設(shè)備計劃和執(zhí)行了不必要的“預(yù)防性”維護(hù),但僅使用這一方法仍然會偶爾發(fā)生設(shè)備故障和計劃外停機(jī)。更糟的是,在不必要的物理干預(yù)過程中,錯誤的檢查、裝配或拆卸不當(dāng)甚至?xí)肴藶殄e誤。

  03基于狀態(tài)的維護(hù)模式

  借助隨時待命的傳感器和分析設(shè)備來監(jiān)控振動、運(yùn)營溫度升高、流速下降等警示信號,從而僅在狀態(tài)報警時對設(shè)備進(jìn)行維護(hù),大幅節(jié)省時間和資金。

  04 預(yù)測性維護(hù)模式

  預(yù)測性維護(hù)依靠儀表測量的實時監(jiān)控結(jié)果。通過使用設(shè)備特有的實時數(shù)據(jù),而非估算的平均值,系統(tǒng)可以跟蹤設(shè)備退化的發(fā)展過程,并將其與已知的性能特性相比較,預(yù)估出最經(jīng)濟(jì)有效的時間,在發(fā)生功能性故障之前執(zhí)行維護(hù)干預(yù)( 圖2)。雖然預(yù)測性維護(hù)的概念是合乎邏輯的,它建立在與歷史經(jīng)驗相關(guān)的基于狀態(tài)的輸入之上,但期望從長期計劃維護(hù)方法無縫切換到由"黑匣子"驅(qū)動的全自動方法是不現(xiàn)實的。轉(zhuǎn)換到預(yù)測性維護(hù)方法(基于安裝在整個處理過程中的數(shù)十個傳感器的分析反饋)可能會引起經(jīng)驗豐富的工廠維護(hù)工人的一些擔(dān)憂( 甚至是抵觸),因為他們習(xí)慣于信任自己的經(jīng)驗和見解??梢愿鼡Q角度思考,將預(yù)測性維護(hù)/資產(chǎn)管理方法做為歷史記錄的補(bǔ)充,與工人認(rèn)知相結(jié)合,并在異常情況下進(jìn)行干預(yù)。

  在掌握設(shè)備退化進(jìn)度的前提下,預(yù)測性維護(hù)模式可在運(yùn)營狀態(tài)降至緊急情況之前警告維護(hù)人員。相比于緊急維修或更換,這有助于避免意外停機(jī),優(yōu)化定期維護(hù),減少維護(hù)成本。

  05慣例維護(hù)(Prescriptive Maintenance)

  隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能 (AI) 的日益普及,企業(yè)現(xiàn)在可以通過分析特定設(shè)備狀態(tài)的影響,并根據(jù)相關(guān)影響和機(jī)會采取適當(dāng)?shù)男袆臃桨福瑏磉M(jìn)一步完善系統(tǒng)。

  只有融入到企業(yè)文化及其資產(chǎn)管理觀念的整體轉(zhuǎn)變中,設(shè)備維護(hù)策略方法的蛻變才能發(fā)揮最大效益。這可能需要一些時間,但在降低生產(chǎn)力損失、減少維護(hù)成本和人力的無謂浪費(fèi)方面,卻是一筆超值的投資。

  采用聯(lián)合協(xié)作方法進(jìn)行預(yù)測性維護(hù),可以充分利用設(shè)備出現(xiàn)問題之前連續(xù)收集和分析的數(shù)據(jù),更快速、更經(jīng)濟(jì)高效地報告警報狀態(tài),提供現(xiàn)場解決方案。

  實際案例

  雖然預(yù)測性維護(hù)模式剛剛在能源行業(yè)嶄露頭角,但是多種同類旋轉(zhuǎn)設(shè)備應(yīng)用已經(jīng)證明,采用更具分析性的維護(hù)方法在成本效益和停機(jī)防范方面極具價值:

  1. 旋轉(zhuǎn)設(shè)備維護(hù)

  某家公用事業(yè)企業(yè)從基于時間的維護(hù)轉(zhuǎn)換成基于狀態(tài)的預(yù)測性維護(hù)后,其33個生產(chǎn)設(shè)施(包括100個旋轉(zhuǎn)設(shè)備)在三個主要領(lǐng)域大獲成功:

  • 減少意外故障
  • 實現(xiàn)更有效的計劃維護(hù)
  • 提高工廠生產(chǎn)力,節(jié)省機(jī)組維護(hù)成

  為實現(xiàn)上述目標(biāo),該企業(yè)分析了約800個數(shù)字資產(chǎn)模塊的19萬個信號。盡管用戶是一家水力發(fā)電公司,但從概念上已證明,作業(yè)類型及記錄的成本節(jié)省都與旋轉(zhuǎn)設(shè)備在水處理、水配送或廢水收集和處理中的應(yīng)用相關(guān)。

  2. 提升維護(hù)有效性

  一家化工企業(yè)實施了預(yù)測性維護(hù),監(jiān)測工廠內(nèi)的100多個不同的控制回路。他們與預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)的供應(yīng)商建立了一個協(xié)作運(yùn)營環(huán)境,充分發(fā)揮供應(yīng)商在控制回路分析方面的經(jīng)驗,深入理解如何基于該數(shù)據(jù)來部署維護(hù)。最終將運(yùn)營成本(OPEX) 降低了20%以上,通過全天候可視化功能加快解決問題的速度,每年可節(jié)省35天的分析時間。

  另一家化工企業(yè)在其旋轉(zhuǎn)設(shè)備上使用了無線傳感器來優(yōu)化廠內(nèi)60,000臺機(jī)組。過去,此類設(shè)備造成了工廠中80%的維護(hù)問題。最終,該企業(yè)減少了意外故障,提高了生產(chǎn)效率,并最大限度地降低了運(yùn)營成本。

  3. 提高公用事業(yè)效率

  某家綜合公用事業(yè)公司證實了設(shè)定多重警報限值并在情況嚴(yán)峻之前進(jìn)行干預(yù)的可行性。他們的水務(wù)運(yùn)營商可以優(yōu)先考慮并更積極地預(yù)防問題,而這是泄漏檢測的關(guān)鍵,到目前為止,作為持續(xù)改進(jìn)循環(huán)的一部分, 損失已從33%減少到20%。集中式長期數(shù)據(jù)存儲有利于為公司的每個層級提供支持。重要數(shù)據(jù)可以隨時隨地在整個公司中使用,并且通過協(xié)作提高質(zhì)量和效率?,F(xiàn)在,該公用事業(yè)公司無需花費(fèi)時間進(jìn)行維護(hù),而是集中精力對設(shè)施進(jìn)行微調(diào),并提供更好更穩(wěn)定的水質(zhì)。

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