當IoT物聯(lián)網(wǎng)遇上預測性維護:淺談其應用及實際落地背后的復雜性
多年來,IoT物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、智慧運維和“工業(yè)4.0”一直是設備管理和維護領域中備受關注的話題。供應商們對于這些領域常常做出近乎神奇的承諾,其中預測性維護被認為是技術發(fā)展取得的一項可觸手可及的成果,而宣稱這一言論的人其實往往忽視了維護的基礎知識。因此,正如許多行業(yè)客戶所知的,這類項目最后往往無法落地成果。通常情況下,上述技術本身的效果是有效的,而項目失敗往往是由于缺乏基礎知識、方法論、數(shù)據(jù)和管理系統(tǒng)(EAM/CMMS),這些才是導致預測性維護項目無法成功實施的真正原因。
本文由喜科總經(jīng)理浦樂諾先生撰寫,通過闡述建立面向全工廠的預測性維護計劃所必需的要素,來解釋預測性維護項目中出現(xiàn)的這一現(xiàn)象。
典型方案:從傳感器出發(fā)解決問題
“使用物聯(lián)網(wǎng)技術來看看能否解決問題”可以說是最為普遍的方案。其關注的重點在于傳感器和技術,而非解決問題,本末倒置。因此,大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)應用的運維項目僅停留在試驗階段或者只關注能源監(jiān)控,本質上與預測性維護毫不相干。
了解維護基礎
首先,讓我們回歸維護基本原理。事實上,維護只有預防性維護和糾正性維護兩種主要類型,預測性維護是預防性維護的一種子類型。通常情況下我們都希望能避免故障,這是正確的,也同時意味著需要更多的預防性維護去實現(xiàn)。實際上,這是一個成本和收益的平衡問題。在工廠中,會有各種類型的維護需要:故障維修、日歷計劃的定期維護(如巡檢)、合規(guī)性檢查等等,也可能包括預測性維護。所有這些不同類型的維護都應被正確管理,它們之間是緊密相連的。確定執(zhí)行哪種維護類型被稱為維護策略。
為了制定設備的維護策略和預防性維護計劃,可以采用FMECA(故障模式及影響分析和危害性分析)等方法。對于復雜的設備而言,這是一項耗時的工作,需要結合技術能力、設備相關經(jīng)驗以及方法論知識。

在工廠層面上,許多設備都是相關聯(lián)的,如配套設備等,定義維護策略的過程更加具有挑戰(zhàn)性。例如,對于制造業(yè)而言,企業(yè)無法對每臺設備都進行完整的FMECA分析。相反,往往會選擇建立并為以可靠性為中心的維護(RCM)這一方法為優(yōu)先。
●RCM是一種制定維護策略的方法
●RCM是一種循序漸進的方法
●RCM基于優(yōu)先級進行決策
●RCM強調(diào)持續(xù)改進,一旦確定了維護計劃,可以實施一段時間并收集數(shù)據(jù),然后根據(jù)結果進行改進,或可能改為次要優(yōu)先級。
這個過程需要大量的數(shù)據(jù)支持,同時也需要被明確結構化。這也就是為什么需要計算機化維護管理系統(tǒng)(CMMS)的存在,實質上CMMS是以此為目的設計的數(shù)據(jù)庫軟件,用于維護管理的各個方面。這也正是喜科的核心業(yè)務。
現(xiàn)在我們已經(jīng)了解到,在進行FMECA和RCM時,需要能夠分析所有設備歷史故障的影響和原因。這意味著需要在系統(tǒng)中管理糾正性維護。糾正性維護不可忽視,并非無用的事情,不可僅僅關注于預測性或預防性維護。事實上,它是維護組成中最關鍵的一部分,沒有糾正性維護就沒有RCM!
故障分析本身就可以作為一個話題,本文中不會深入開展探討。許多KPI指標支持從不同的角度定義故障,而這需要結構化的、復雜的數(shù)據(jù)。整個過程也需要方法論并理解方法論。因此,管理這類數(shù)據(jù)的IT系統(tǒng)不能臨時拼湊。
ISO 55000資產(chǎn)管理標準體系為項目提供了良好的整體框架
對于一套維護管理系統(tǒng)的管理,ISO 55000資產(chǎn)管理標準體系為此類項目提供了一個良好的整體框架。喜科所有的項目都基于此構建。

預測性維護的隱藏復雜性存在于底層系統(tǒng)中
在系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫和模板方面,預測性維護具有隱藏的復雜性,它們不僅僅是基于觸發(fā)條件的任務清單,而是非常復雜的組成部分,同時還需要進行計劃和調(diào)度,這本身就是一個非常復雜的過程。將這一切轉化為管理系統(tǒng)是一項非常專業(yè)而垂直領域的工作,全球成功的EAM/CMMS供應商很少。因此,企業(yè)不能自己將就著去做EAM/CMMS。喜科在這方面已經(jīng)耕耘了超過35年,其中包括18年以上的國內(nèi)經(jīng)驗。
關鍵點在于:要意識到成功實現(xiàn)預測性維護背后所隱藏的復雜性。

從管理系統(tǒng)(EAM/CMMS)的角度來看,解決這種復雜性所需的所有工業(yè)專業(yè)知識都必須被納入考慮范圍。該系統(tǒng)不能是僅僅針對您當前的需求而定制的解決方案。相反,它必須保持開放性,以允許維護策略的持續(xù)改進——這正是該系統(tǒng)的目的所在。在新的設備和傳感器的安裝后,通過系統(tǒng)分析會帶來新的維護計劃(不同頻率的定期任務、新的巡檢路線、需要額外傳感器的新監(jiān)測點),更不用說傳感器本身的維護(校準、預防性維護、維修等)。
這也就是為何許多IoT物聯(lián)網(wǎng)項目或“平臺開發(fā)”項目未能實現(xiàn)預期收益的原因。
本文僅在此探討基本原理,不涉及太多細節(jié),如果您想要參與預測性維護計劃或任何維護改進項目,更多詳細信息(如喜科與合作伙伴舍弗勒攜手打造的將IoT物聯(lián)網(wǎng)集成于設備管理系統(tǒng)的解決方案),可關注公眾號:喜科Siveco。
