IoT化工廠預(yù)測(cè)性維護(hù)

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一、化工行業(yè)

化工業(yè)是世界上最為重要的行業(yè)之一，每年創(chuàng)造的價(jià)值超過(guò)3.6萬(wàn)億美元。多項(xiàng)改善生活的創(chuàng)新背后都有化學(xué)的影子。而化工廠的安全正常運(yùn)營(yíng)才是保證化工業(yè)持續(xù)不斷為社會(huì)創(chuàng)收，而隨著化工生產(chǎn)的發(fā)展，現(xiàn)在的設(shè)備正在逐漸的向著高速化、自動(dòng)化的方向發(fā)展，設(shè)備也逐漸變得更加復(fù)雜和大型。這樣的條件下，設(shè)備的維護(hù)也變得復(fù)雜，也更需要更科學(xué)高效的運(yùn)作與維護(hù)。

二、化工廠維護(hù)現(xiàn)狀

化工廠的設(shè)施一般是設(shè)備連接設(shè)施，化工生產(chǎn)是連續(xù)性的作業(yè)，一個(gè)工作人員需要集中管理幾十臺(tái)設(shè)備，除了開(kāi)停時(shí)工作人員必須在設(shè)備現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行操作，本身這就是一項(xiàng)復(fù)雜的工作，而一般的生產(chǎn)工作中，工作人員通常是通過(guò)值班室的內(nèi)部控制系統(tǒng)來(lái)調(diào)節(jié)、監(jiān)控裝置的運(yùn)行情況的，但是控制系統(tǒng)內(nèi)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)并不會(huì)將設(shè)備的具體情況完全反映出來(lái)。

比如泄漏，溫度反常升高，局部振動(dòng)和異響等情況，針對(duì)這類(lèi)情況需要運(yùn)用移動(dòng)檢測(cè)設(shè)備的故障，并且做到及時(shí)的修復(fù)，隨時(shí)排除事故的隱患問(wèn)題，避免問(wèn)題的發(fā)生。一旦設(shè)備出現(xiàn)突然故障問(wèn)題，經(jīng)濟(jì)損失，人員安全問(wèn)題，以及對(duì)于環(huán)境的污染問(wèn)題都需要引起嚴(yán)重注意。而點(diǎn)檢維護(hù)工作人員的工作量較大，并且工作需要人員工作細(xì)致負(fù)責(zé)，而化工工作環(huán)境惡劣，對(duì)于點(diǎn)檢工作人員的長(zhǎng)期工作有相當(dāng)大的健康危害。

三、化工廠預(yù)測(cè)性維護(hù)

所以工廠缺乏的是針對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)反饋，也正是自工業(yè)4.0提出之后，行業(yè)的新趨勢(shì)。安爾法根據(jù)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，及強(qiáng)大的技術(shù)開(kāi)發(fā)能力，提供更為前沿科學(xué)的物聯(lián)網(wǎng)解決方案來(lái)運(yùn)維工廠設(shè)備，預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)做為工業(yè)運(yùn)維的科學(xué)解決方案，在化工廠的應(yīng)用是一種絕佳的是安全高效的方式。

安爾法所提供的解決方案便是通過(guò)自行研發(fā)的智能監(jiān)測(cè)傳感器來(lái)幫助維護(hù)人員，甚至替代人員來(lái)完成對(duì)于設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)測(cè)，并且可以是實(shí)時(shí)且持續(xù)的。相較于人工監(jiān)測(cè)來(lái)說(shuō)，更為安全可靠。人員對(duì)于數(shù)據(jù)的判斷，機(jī)器狀態(tài)的故障診斷得益于長(zhǎng)期的經(jīng)驗(yàn)積累，也趨近準(zhǔn)確且考慮全面。然后，如今的人工智能AI即是可在應(yīng)用場(chǎng)景下自學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)大數(shù)據(jù)的不斷積累，可最終幫助人員極為準(zhǔn)確地做出判斷。

化工廠設(shè)備眾多，如反應(yīng)設(shè)備、傳熱設(shè)備、傳質(zhì)設(shè)備、混合設(shè)備、分離設(shè)備、干燥設(shè)備、制冷設(shè)備、儲(chǔ)運(yùn)輸送設(shè)備、壓力容器、儀器儀表、包裝結(jié)晶粉碎設(shè)備、橡膠和塑料生產(chǎn)的專(zhuān)用設(shè)備以及其他一些輔助設(shè)備等，如反應(yīng)釜、換熱器、吸收塔、精餾塔、干燥機(jī)、冷卻塔、儲(chǔ)罐、鍋爐、分析儀器、結(jié)晶釜和粉碎機(jī)等。針對(duì)這些設(shè)備，以及所帶有的電機(jī)等輔助設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)龐大，人工是無(wú)法儲(chǔ)存管理的。而通過(guò)安爾法的物聯(lián)網(wǎng)傳感器，振動(dòng)無(wú)線(xiàn)監(jiān)測(cè)，紅外線(xiàn)測(cè)溫遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)，電流，壓力監(jiān)測(cè)等，將這些數(shù)據(jù)儲(chǔ)存本地，然后上傳云端。無(wú)論設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，生命周期，各種維修記錄等等便成了輔助AI智能系統(tǒng)進(jìn)行故障預(yù)判，達(dá)成預(yù)測(cè)性維護(hù)的強(qiáng)大“證據(jù)”。

通過(guò)安爾法云平臺(tái)的精細(xì)化管理，將各類(lèi)數(shù)據(jù)信息化管理，使得運(yùn)維過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)化、流程化，提高效率。有效地減少甚至消除突然故障，也將運(yùn)維成本大大降低，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)核算至少提供生產(chǎn)效率7%，并且隨著系統(tǒng)運(yùn)行使用時(shí)間提高。為化工廠帶來(lái)更高的安全性，以及巨大的收益。并且人員的健康問(wèn)題將極大地得到解決，工廠運(yùn)行期間現(xiàn)場(chǎng)的巡檢人員大大減少，全部通過(guò)遠(yuǎn)程的監(jiān)測(cè)完成。

化工業(yè)迅速發(fā)展，更安全更高效始終是每個(gè)化工廠的目標(biāo)。安爾法正在用科技的方式來(lái)幫助化工廠提高人員的健康及安全，提高運(yùn)維效率，帶來(lái)收益。