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物聯(lián)網(wǎng)趨勢下電機(jī)維護(hù)的全新變革

  • 2018-04-29

隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)的興起,工廠設(shè)備迎來了全新的變革,越來越多的機(jī)器連接上網(wǎng),實現(xiàn)了遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)監(jiān)控和分析,這種場景給工作人員帶來了更輕松、高效的工作。不過,許多人對這種模式感到陌生,盲目的追隨趨勢可能不會得到想要的效果,那么企業(yè)如何結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù),提升工廠的價值?

目前物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領(lǐng)域最大的應(yīng)用是預(yù)測性維護(hù),要保證生產(chǎn)線長年24小時持續(xù)的運(yùn)行,在過去是很難實現(xiàn)的,但今天通過預(yù)測性維護(hù)可以提前解決設(shè)備隱患,從而防止設(shè)備故障停機(jī)。

電動馬達(dá)是當(dāng)今工業(yè)的主力,工廠里有著許多用于各種用途的電動機(jī),如:起重、沖壓、搬運(yùn)、除塵、干燥等設(shè)備都要用到電動機(jī)。電機(jī)的維護(hù)成為工廠的一件重要的事項,特別在一些惡劣環(huán)境場所,用戶更偏向于遠(yuǎn)程維護(hù)。

電動機(jī)效率下降是最常見的,如果工廠里有幾百臺電動機(jī)效率都下降了,這對工廠生產(chǎn)影響是很大的,同時還有可能造成停機(jī)的風(fēng)險。有些生產(chǎn)線一臺電動機(jī)故障可能導(dǎo)致整條生產(chǎn)線停機(jī),這種停機(jī)時間是十分昂貴的。

為了減少意外的停機(jī)時間,工廠會雇用維護(hù)人員。但傳統(tǒng)的維護(hù)方法也很昂貴,因為他們沒有更好的辦法預(yù)測設(shè)備的未來情況,仍然無法避免停機(jī)。通常電機(jī)有以下幾種維護(hù)方法:

故障后維護(hù):意思是等電機(jī)發(fā)生故障停機(jī)后再進(jìn)行維護(hù),這種情況通常都是電機(jī)已經(jīng)損壞,需要重新更換一臺電機(jī),因為要現(xiàn)場修理電機(jī)并不是一件簡單的事情,這種情況只能是先換下來,保證生產(chǎn)能繼續(xù)進(jìn)行。

預(yù)防性維護(hù):為了避免電機(jī)完全失效,工作人員會根據(jù)電機(jī)的平均運(yùn)行時間來定期維護(hù)。通常出于安全考慮,維護(hù)偶然發(fā)生得太早,而部件仍然處于良好狀態(tài)可能被更換,這種方式并不能保證維護(hù)后不會發(fā)生新的問題。

狀態(tài)監(jiān)測維護(hù):通常電機(jī)在故障停機(jī)之前會有一些現(xiàn)象發(fā)生,例如開始出現(xiàn)噪音、振動、速度不均等。狀態(tài)監(jiān)測維護(hù)的辦法是通過對每臺電動機(jī)進(jìn)行監(jiān)聽,類似醫(yī)生聽診器的方式,維護(hù)人員在現(xiàn)場診斷后確定是否需要維護(hù)。現(xiàn)場檢測可能是一項危險的任務(wù),維護(hù)人員要跑遍工廠的任何地方。

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,這些傳統(tǒng)的維護(hù)方式將成為過去。工廠將為每臺電動機(jī)都配備一個或多個傳感器,這些傳感器與控制數(shù)據(jù)庫連接,以連續(xù)收集有關(guān)電機(jī)的數(shù)據(jù)。而在數(shù)據(jù)庫采用人工智能對每臺電機(jī)的行為進(jìn)行學(xué)習(xí),當(dāng)電機(jī)偏離正常情況時立即生成警報。

這種基于傳感器的數(shù)據(jù)收集比任何人力檢測都要精確和徹底,因為電機(jī)的許多跡象很難用眼睛和耳朵能識別出來,但通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器卻能發(fā)現(xiàn)設(shè)備的細(xì)小變化。

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相結(jié)合,不僅能看到問題出現(xiàn),還能不斷掃描檢測可能存在的問題,這種方式我們叫做預(yù)測性維護(hù)。這種方式很好避免了故障的出現(xiàn),同時讓維護(hù)人員知曉何時是最佳的維護(hù)時間,不會出現(xiàn)太慢或者太早的情況。同時,可以根據(jù)問題和警報的嚴(yán)重程度,甚至可以計劃電機(jī)的停機(jī)時間,以盡量減少對操作的干擾。

在工廠運(yùn)營工作中,錯誤的決定或做出太慢、太早的決定,都會帶來大量的資源和金錢的浪費。物聯(lián)網(wǎng)幫助用戶收集過去從未捕獲過的數(shù)據(jù),通過人工智能的分析,從中學(xué)習(xí)并能更快做出更好的決策。

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