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預防性維護和預防性解決方案

發(fā)布時(shí)間:2024-10-14 責任編輯:lina

【導讀】生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量控制絕非易事,經(jīng)常需要事后總結經(jīng)驗教訓。當零件從生產(chǎn)線(xiàn)上下來(lái)接受檢查時(shí),發(fā)現問(wèn)題可能已經(jīng)來(lái)不及了。如果等到生產(chǎn)流程的最后階段再去設法確保產(chǎn)品無(wú)瑕疵,會(huì )浪費大量的資源、時(shí)間和金錢(qián)。


預防性維護和預防性解決方案

(圖源:William / stock.adobe.com;使用AI生成)


生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量控制絕非易事,經(jīng)常需要事后總結經(jīng)驗教訓。當零件從生產(chǎn)線(xiàn)上下來(lái)接受檢查時(shí),發(fā)現問(wèn)題可能已經(jīng)來(lái)不及了。如果等到生產(chǎn)流程的最后階段再去設法確保產(chǎn)品無(wú)瑕疵,會(huì )浪費大量的資源、時(shí)間和金錢(qián)。


不過(guò),現在出現了一種有效替代方法。


比如說(shuō),想象一下,在焊接過(guò)程中,熱像儀密切跟蹤產(chǎn)品制造過(guò)程中的熱信號。如果產(chǎn)品焊接不當,系統會(huì )立即發(fā)出警報,以便實(shí)時(shí)糾正錯誤。隨著(zhù)機器學(xué)習 (ML) 等先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展,這種顛覆性的生產(chǎn)效率已經(jīng)開(kāi)始嶄露頭角,并且成為預防性解決方案總體投資的一部分。


預防性維護的發(fā)展


如果您覺(jué)得“預防性解決方案”這個(gè)詞很耳熟,那是因為它與另一個(gè)更熟悉的詞“預防性維護”密切相關(guān)。


數據驅動(dòng)型技術(shù)在短短幾年內就改變了制造業(yè),其速度令人驚嘆。數字化轉型的更新迭代,如工業(yè)4.0和工業(yè)5.0,為制造業(yè)提供了諸多好處,特別是在促進(jìn)預防性維護方面。


預防性維護是工業(yè)4.0的主要基石之一,其理論基礎是可以利用設備的健康數據來(lái)預防嚴重故障的發(fā)生。通過(guò)研究機器的振動(dòng)或熱信號,并將這些數據輸入機器學(xué)習模型,制造商可以預測設備何時(shí)出現故障,并采取措施避免發(fā)生災難性后果。這種主動(dòng)糾錯可以避免代價(jià)高昂的停機時(shí)間,而這一直是制造業(yè)的一大難題。


了解預防性解決方案


預防性維護是預防性解決方案的一部分。預防性維護帶來(lái)的諸多優(yōu)勢同樣適用于預防性解決方案。但兩者又存在一些根本性的區別。


預防性維護可告知制造商設備何時(shí)發(fā)生故障。預防性解決方案則是更進(jìn)一步,提出解決問(wèn)題的方法建議。所以預防性維護是回答是否以及何時(shí)的問(wèn)題,而預防性解決方案則是回答如何解決的問(wèn)題。


預防性維護的關(guān)注重點(diǎn)更明確,著(zhù)眼于生產(chǎn)設備。預防性解決方案則要涉及大多數的業(yè)務(wù)運營(yíng)環(huán)節,包括供應鏈管理、員工排班、流程改進(jìn)以及設備健康狀況。前面提到的使用熱像儀進(jìn)行焊接操作修復,就是預防性解決方案解決流程低效的一個(gè)例子。配備實(shí)時(shí)監控裝置的機器可以立即解決生產(chǎn)線(xiàn)延遲問(wèn)題,消除瓶頸,滿(mǎn)足每天甚至每小時(shí)的產(chǎn)量要求。


預防性解決方案不僅能發(fā)現生產(chǎn)設備的問(wèn)題,還能發(fā)現相關(guān)業(yè)務(wù)運營(yíng)中存在的問(wèn)題,并提出解決辦法。


推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術(shù)和基礎架構


以前,生產(chǎn)過(guò)程是不透明的,但數字化轉型和數據使現在的生產(chǎn)運營(yíng)更加透明。因此,發(fā)現和解決低效率問(wèn)題變得更加容易。


大規模開(kāi)發(fā)和部署IIoT傳感器可以說(shuō)是汽車(chē)行業(yè)最大的變革之一。當機器有了傳感器,它們就可以“交流”,制造商則可以利用這些信息做出數據驅動(dòng)型決策。但只有IIoT是不夠的。IIoT產(chǎn)生的海量數據很容易讓制造商淹沒(méi)在過(guò)多的信息中。不過(guò)AI等技術(shù)可以幫助OEM廠(chǎng)商理解數據。當數據輸入預見(jiàn)性ML模型后,可以提供預防性維護結果。


現在,打破制造企業(yè)各部門(mén)之間的數據孤島后,再加上讀取非結構化數據的能力,正在通過(guò)預防性解決方案,進(jìn)一步推動(dòng)行業(yè)以數據為依據做出決策。


生產(chǎn)效率的提高已經(jīng)不是僅取決于生產(chǎn)車(chē)間的機器。生成式AI模型可以使用各種手冊、設備維護日志、電子郵件等存儲的專(zhuān)有信息進(jìn)行訓練,并利用自然語(yǔ)言處理 (NLP) 技術(shù)為員工創(chuàng )建培訓模塊。經(jīng)驗不足的工人可以查詢(xún)生成式AI模型以獲取維修說(shuō)明,并在中心位置記錄日志,這樣數據就不會(huì )被鎖定和孤立。


預防性解決方案對未來(lái)的影響


制造業(yè)面臨的最大挑戰之一向來(lái)是相關(guān)數據的可用性?,F在技術(shù)已經(jīng)到位,期待預防性解決方案能夠以各種新穎獨特的方式幫助制造商。


預防性解決方案的應用案例不勝枚舉


比如,產(chǎn)品服務(wù)化(OEM廠(chǎng)商租賃而非銷(xiāo)售設備)可以利用預防性解決方案獲得更穩定的收入來(lái)源。制造商可以從租賃的設備中獲取數據,進(jìn)一步優(yōu)化預見(jiàn)性AI模型。


結語(yǔ)


通過(guò)預防性維護,制造商已經(jīng)減少了停機時(shí)間并節約了成本。除了根本原因分析和預防性維護,預防性解決方案在發(fā)現和解決機器以外的問(wèn)題方面也有著(zhù)廣闊的應用空間。那些已經(jīng)通過(guò)數字化轉型鋪平了道路的OEM廠(chǎng)商將率先從這種整體方法中獲益。


作者簡(jiǎn)介


預防性維護和預防性解決方案

Poornima Apte是一位從工程師轉型的撰稿人,其B2B專(zhuān)長(cháng)是機器人、人工智能、網(wǎng)絡(luò )安全、智能技術(shù)和數字化轉型。


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