Alpha,專注于礦業(yè)智能化的國際服務(wù)商

正文

目前，基于大數(shù)據(jù)的物聯(lián)監(jiān)測(cè)，從而達(dá)到預(yù)測(cè)性維護(hù)效果，成為了智能化的重要突破與方向。麥肯錫咨詢公司（McKinsey & Company）在去年 6 月份發(fā)布了一份報(bào)告——《人工智能：下一個(gè)數(shù)字前沿》（“Artificial Intelligence: The Next Digital Frontier”），該報(bào)告呈現(xiàn)了人工智能“在未來”將如何促成從預(yù)防性維護(hù)到預(yù)測(cè)性維護(hù)這一轉(zhuǎn)變。這一觀點(diǎn)是絕對(duì)正確的，但是，這種預(yù)測(cè)性維護(hù)能力已經(jīng)存在也是一個(gè)事實(shí)。

而隨著工業(yè) 4.0 繼續(xù)推動(dòng)數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展，在需要維護(hù)時(shí)能夠精確檢測(cè)并且發(fā)出信號(hào)的人工智能技術(shù)將進(jìn)一步發(fā)展。與麥肯錫報(bào)告相反的地方在于，許多企業(yè)，比如成都安爾法智控科技有限公司，已經(jīng)在利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察力來超越預(yù)防性維護(hù)層面。現(xiàn)在的企業(yè)不需要再是實(shí)行主觀的維護(hù)服務(wù)時(shí)間安排，也避免了隨之而來的不可避免的浪費(fèi)、冗余和中斷現(xiàn)象，現(xiàn)在的維護(hù)是以一種更加動(dòng)態(tài)的策略來進(jìn)行。

企業(yè)經(jīng)常會(huì)使用聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)來實(shí)時(shí)追蹤性能變量，即通過各種物聯(lián)傳感器來監(jiān)測(cè)機(jī)器。當(dāng)這些變量表明機(jī)器性能正在下降時(shí)，技術(shù)人員就能夠在機(jī)器資產(chǎn)出現(xiàn)故障并且早在需要關(guān)停一條生產(chǎn)線之前介入。只有在必要時(shí)，同時(shí)又趕在不可挽回之前進(jìn)行維護(hù)。這不僅僅是礦業(yè)，也是從制造業(yè)到石油和天然氣，再到制藥，到零售這各個(gè)領(lǐng)域的維護(hù)、維修和操作人員多年以來一直夢(mèng)寐以求的一種能力。而現(xiàn)在，這種等待可以結(jié)束了。

智能化，預(yù)測(cè)性維護(hù)的行業(yè)趨勢(shì)。

礦業(yè)領(lǐng)域中，大型設(shè)備多并且互聯(lián)。例如選煤廠和選礦廠中的各個(gè)設(shè)備，互聯(lián)為生產(chǎn)中的各個(gè)環(huán)節(jié)，各個(gè)機(jī)器的工作聯(lián)系密不可分。所以設(shè)備的運(yùn)行保護(hù)，維護(hù)保養(yǎng)成為了一個(gè)不可忽略的重要工作。

但是傳統(tǒng)的巡檢式維護(hù)方式到底能延長(zhǎng)多久設(shè)備的使用壽命？真的能減少設(shè)備故障嗎？不難看出中間存在很多弊端：

1、 設(shè)備常常處于超負(fù)荷的運(yùn)作狀態(tài)（尤其在生產(chǎn)任務(wù)繁重時(shí)），增加了產(chǎn)生小故障的可能性。小故障由于可見性低不易被維護(hù)人員監(jiān)測(cè)，就極易產(chǎn)生致命大故障。

2、 被動(dòng)式的維護(hù)，是多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)的處理方式。在設(shè)備產(chǎn)生故障之后，才采取一定的措施來修理。在一定程度上對(duì)設(shè)備的傷害加重且對(duì)生產(chǎn)效率的提高也是不利的。

3、 維護(hù)方式過度依靠人工，且效率低下。企業(yè)會(huì)專人對(duì)設(shè)備進(jìn)行巡檢式的觀察監(jiān)測(cè)。肉眼檢查的局限性和不及時(shí)性，造成了效果不佳。有經(jīng)驗(yàn)的老員工的點(diǎn)檢效果會(huì)好上一些，但是經(jīng)驗(yàn)不可復(fù)制，新舊員工交替也是問題。

這些常見的弊端，對(duì)設(shè)備本身以及生產(chǎn)效率都產(chǎn)生影響，逐漸降低企業(yè)的整體效益。

安爾法致力于實(shí)施真正的智能化，通過自主研發(fā)的物聯(lián)傳感器來實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行。安爾法所開發(fā)的無線監(jiān)測(cè)智能預(yù)警系統(tǒng)，即是通過數(shù)據(jù)的采集，然后通過核心算法的計(jì)算進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。目前多數(shù)的企業(yè)的核心還是在與系統(tǒng)的算法上面，安爾法同樣如此，并且將智能AI模塊部署于系統(tǒng)中，因而系統(tǒng)可以自學(xué)習(xí)，自判斷。而由此，預(yù)警系統(tǒng)衍生的另一大核心就顯示出了重要性，“大數(shù)據(jù)”。

系統(tǒng)不僅需要完成數(shù)據(jù)采集與展示，還要進(jìn)行處理與分析。“大數(shù)據(jù)”的龐大給了系統(tǒng)足夠的數(shù)據(jù)量來做參考，系統(tǒng)對(duì)于機(jī)器的異常狀態(tài)判斷，故障診斷才愈發(fā)準(zhǔn)確。并且，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)每個(gè)不同設(shè)備的使用周期和壽命來自行調(diào)整對(duì)于數(shù)據(jù)的判斷和處理。隨著設(shè)備零件的老化，它們對(duì)壓力的反應(yīng)與新的時(shí)候不同。因此，維護(hù)計(jì)劃應(yīng)該隨著時(shí)間的推移進(jìn)行調(diào)整，以考慮不斷變化的故障率，這些時(shí)間表可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)輸出新的模型。

設(shè)備在線監(jiān)測(cè)曲線圖

設(shè)備在全生命周期的不同階段有著不同的表現(xiàn)，設(shè)備故障有一個(gè)“浴缸曲線”的說法，把設(shè)備壽命劃分為三個(gè)主要階段：早期故障率階段、穩(wěn)定狀態(tài)階段和損耗階段。通常機(jī)器在使用壽命開始時(shí)，會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)故障。但隨著時(shí)間的推移會(huì)進(jìn)入穩(wěn)定期，維護(hù)過程會(huì)逐漸消失，故障更為罕見。而到了后期機(jī)器故障會(huì)率會(huì)飆升，最終報(bào)廢。

最終，根據(jù)系統(tǒng)的分析，對(duì)每臺(tái)具體的設(shè)備進(jìn)行異常狀態(tài)下的預(yù)警。通過處理方式的錄入與系統(tǒng)學(xué)習(xí)，會(huì)給出愈加準(zhǔn)確有效的參考處理方案。考慮到用戶體驗(yàn)，信息直接短信，微信推送到具有管理權(quán)限人員。并且安爾法系統(tǒng)中所兼帶的庫存管理系統(tǒng)，可以將設(shè)備的零備件等材料錄入系統(tǒng)。當(dāng)預(yù)警處理方案被批準(zhǔn)，所需要的零備件可直接顯示倉儲(chǔ)位置編號(hào)。在計(jì)劃停機(jī)維護(hù)中，提前準(zhǔn)備，提貨，維保工作高效，快速完成。庫存量少，自動(dòng)給出采購計(jì)劃。

預(yù)測(cè)性維護(hù)帶給設(shè)備監(jiān)測(cè)的變化。

而且針對(duì)，廠區(qū)內(nèi)安裝的施工條件復(fù)雜，安爾法將傳感器開發(fā)到小型化并且集成化，將振動(dòng)，溫度等傳感器整合于一體，并且通過無線傳輸，傳輸穩(wěn)定，抗干擾能力強(qiáng)，并且完美解決了設(shè)備周邊布線施工的復(fù)雜度。不論從前期安裝或者后期維護(hù)更換等方面，都省掉了大量繁雜工作，不影響原設(shè)備的正常運(yùn)行。

通過預(yù)警監(jiān)測(cè)，達(dá)到預(yù)測(cè)性維護(hù)，所對(duì)設(shè)備的穩(wěn)定良好運(yùn)行保護(hù)是關(guān)鍵。

1. 最大限度地減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，避免突然性故障時(shí)間

2. 合理根據(jù)故障針對(duì)性維保設(shè)備，從而可減少計(jì)劃停機(jī)，并且延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命

3. 最大限度地減少備件和耗材的成本，并優(yōu)化備件耗材的庫存管理

4. 現(xiàn)場(chǎng)點(diǎn)檢人員的工作量大大減少

在工業(yè)4.0的契機(jī)下，航空，汽車等行業(yè)已經(jīng)成熟地應(yīng)用預(yù)測(cè)性維護(hù)優(yōu)化機(jī)器的管理。礦業(yè)也需要應(yīng)用更前沿的智能化來提升安全與效益，預(yù)測(cè)性維護(hù)不是唯一方向，但是工業(yè)設(shè)備的智能化管理進(jìn)程必經(jīng)之路。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的數(shù)字運(yùn)維，將成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)，真正的礦山管理變革。

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