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ABB|改善資產(chǎn)維護的路徑

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

  各項研究表明,設備故障導致的計劃外停機每年為行業(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。

  設備維護模式

  從被動維護到主動維護、預測性維護,過程設備的維護方法多種多樣。從成本和時間角度看,每種方法各有優(yōu)缺點,需要具體問題具體分析。關鍵是將方法與應用結合起來。這一點對于生產(chǎn)關鍵型旋轉設備尤其如此。

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

  01被動式維護(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)采用這種維護模式。燈泡壞了才更換通常不會對生產(chǎn)造成負面影響,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設備,例如關鍵的泵機和鼓風機,因為這些設備故障會導致工廠的運行中斷,且緊急維修的代價可能極其昂貴。

  02預防性維護模式(按固定時間或周期間隔進行)

  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)的定期維護方法來維護超過四分之一的資產(chǎn)。計劃的維護周期可能根據(jù)平均磨損狀態(tài)、最壞情況下的設備故障經(jīng)驗、其他一些歷史參考依據(jù)、或者設備制造商的建議而綜合考慮。問題在于,盡管該方法浪費了大量的零件和人工成本,為大多數(shù)設備計劃和執(zhí)行了不必要的“預防性”維護,但僅使用這一方法仍然會偶爾發(fā)生設備故障和計劃外停機。更糟的是,在不必要的物理干預過程中,錯誤的檢查、裝配或拆卸不當甚至會引入人為錯誤。

  03基于狀態(tài)的維護模式

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

  04 預測性維護模式

  預測性維護依靠儀表測量的實時監(jiān)控結果。通過使用設備特有的實時數(shù)據(jù),而非估算的平均值,系統(tǒng)可以跟蹤設備退化的發(fā)展過程,并將其與已知的性能特性相比較,預估出最經(jīng)濟有效的時間,在發(fā)生功能性故障之前執(zhí)行維護干預( 圖2)。雖然預測性維護的概念是合乎邏輯的,它建立在與歷史經(jīng)驗相關的基于狀態(tài)的輸入之上,但期望從長期計劃維護方法無縫切換到由"黑匣子"驅動的全自動方法是不現(xiàn)實的。轉換到預測性維護方法(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)驗豐富的工廠維護工人的一些擔憂( 甚至是抵觸),因為他們習慣于信任自己的經(jīng)驗和見解。可以更換角度思考,將預測性維護/資產(chǎn)管理方法做為歷史記錄的補充,與工人認知相結合,并在異常情況下進行干預。

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

  05慣例維護(Prescriptive Maintenance)

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

  只有融入到企業(yè)文化及其資產(chǎn)管理觀念的整體轉變中,設備維護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、減少維護成本和人力的無謂浪費方面,卻是一筆超值的投資。

  采用聯(lián)合協(xié)作方法進行預測性維護,可以充分利用設備出現(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

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

  1. 旋轉設備維護

  某家公用事業(yè)企業(yè)從基于時間的維護轉換成基于狀態(tài)的預測性維護后,其33個生產(chǎn)設施(包括100個旋轉設備)在三個主要領域大獲成功:

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

  為實現(xiàn)上述目標,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)省都與旋轉設備在水處理、水配送或廢水收集和處理中的應用相關。

  2. 提升維護有效性

  一家化工企業(yè)實施了預測性維護,監(jiān)測工廠內(nèi)的100多個不同的控制回路。他們與預測性維護系統(tǒng)的供應商建立了一個協(xié)作運營環(huán)境,充分發(fā)揮供應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。最終將運營成本(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)在其旋轉設備上使用了無線傳感器來優(yōu)化廠內(nèi)60,000臺機組。過去,此類設備造成了工廠中80%的維護問題。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)公司證實了設定多重警報限值并在情況嚴峻之前進行干預的可行性。他們的水務運營商可以優(yōu)先考慮并更積極地預防問題,而這是泄漏檢測的關鍵,到目前為止,作為持續(xù)改進循環(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。現(xiàn)在,該公用事業(yè)公司無需花費時間進行維護,而是集中精力對設施進行微調(diào),并提供更好更穩(wěn)定的水質(zhì)。

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