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　　各項(xiàng)研究表明，設(shè)備故障導(dǎo)致的計(jì)劃外停機(jī)每年為行業(yè)帶來3%至5%（有時(shí)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(shí)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(xiàng)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?yàn)闊襞萃哂谐L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?yàn)檫@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(jià)可能極其昂貴。

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

　　盡管研究表明，故障模式與基于時(shí)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(jì)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(yàn)、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(jì)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(jì)劃外停機(jī)。更糟的是，在不必要的物理干預(yù)過程中，錯(cuò)誤的檢查、裝配或拆卸不當(dāng)甚至?xí)肴藶殄e(cuò)誤。

　　03基于狀態(tài)的維護(hù)模式

　　借助隨時(shí)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(bào)警時(shí)對設(shè)備進(jìn)行維護(hù)，大幅節(jié)省時(shí)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(shí)時(shí)監(jiān)控結(jié)果。通過使用設(shè)備特有的實(shí)時(shí)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(shí)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(yàn)相關(guān)的基于狀態(tài)的輸入之上，但期望從長期計(jì)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(shí)的。轉(zhuǎn)換到預(yù)測性維護(hù)方法（基于安裝在整個(gè)處理過程中的數(shù)十個(gè)傳感器的分析反饋）可能會引起經(jīng)驗(yàn)豐富的工廠維護(hù)工人的一些擔(dān)憂（ 甚至是抵觸），因?yàn)樗麄兞?xí)慣于信任自己的經(jīng)驗(yàn)和見解。可以更換角度思考，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(shí)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(bào)告警報(bào)狀態(tài)，提供現(xiàn)場解決方案。

　　實(shí)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(jià)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(shí)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(gè)生產(chǎn)設(shè)施（包括100個(gè)旋轉(zhuǎn)設(shè)備）在三個(gè)主要領(lǐng)域大獲成功：

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

　　為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，該企業(yè)分析了約800個(gè)數(shù)字資產(chǎn)模塊的19萬個(gè)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(shí)施了預(yù)測性維護(hù)，監(jiān)測工廠內(nèi)的100多個(gè)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(gè)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(yàn)，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(shí)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(shí)了設(shè)定多重警報(bào)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(gè)層級提供支持。重要數(shù)據(jù)可以隨時(shí)隨地在整個(gè)公司中使用，并且通過協(xié)作提高質(zhì)量和效率。現(xiàn)在，該公用事業(yè)公司無需花費(fèi)時(shí)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)。