您的機(jī)械設(shè)備健康嗎？您將如何避免或者減少設(shè)備故障的發(fā)生？在需要24h不停運(yùn)轉(zhuǎn)的工業(yè)生產(chǎn)中，突發(fā)故障會(huì)造成難以挽回的損失。為了能夠更加主動(dòng)地減少故障，避免非計(jì)劃性停機(jī)，越來(lái)越多的企業(yè)開始采取預(yù)測(cè)性維護(hù)等新的技術(shù)，來(lái)避免設(shè)備故障造成的生產(chǎn)損失和材料浪費(fèi)。

企業(yè)在對(duì)設(shè)備進(jìn)行維護(hù)時(shí)，可以選擇不同的維護(hù)方式，包括定期維護(hù)、事后維護(hù)和預(yù)測(cè)性維護(hù)等。放眼工業(yè)4.0、智能制造，預(yù)測(cè)性維護(hù)就成為了最佳的維護(hù)方式之一，相較于其他的維護(hù)方式，預(yù)測(cè)性維護(hù)具有智能化，降低維護(hù)成本，增加不停機(jī)運(yùn)行時(shí)間等特點(diǎn)。那么如何才能真正實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)？實(shí)現(xiàn)過(guò)程中將面臨哪些挑戰(zhàn)？又該如何解決這些問(wèn)題？帶著一系列問(wèn)題，工控小編有幸與美國(guó)MathWorks公司預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)大咖陳建平先生面對(duì)面交流，并就目前預(yù)測(cè)性維護(hù)相關(guān)問(wèn)題展開了討論。

美國(guó)MathWorks公司陳建平先生

預(yù)測(cè)性維護(hù)的優(yōu)勢(shì)以及與傳統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的區(qū)別是什么？

近年來(lái)，制造企業(yè)紛紛開始采用預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)，以期有計(jì)劃地降低停機(jī)概率。但是，大部分人真的了解預(yù)測(cè)性維護(hù)嗎？對(duì)傳統(tǒng)設(shè)備監(jiān)測(cè)等同于預(yù)測(cè)性維護(hù)么？針對(duì)預(yù)測(cè)性維護(hù)的數(shù)據(jù)搜集的難點(diǎn)在哪里？

陳建平表示，雖然，利用傳感器進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)已有較長(zhǎng)的一段時(shí)間，但這并不代表簡(jiǎn)單的狀態(tài)監(jiān)測(cè)就是預(yù)測(cè)性維護(hù)?！盃顟B(tài)監(jiān)測(cè)是對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行全時(shí)監(jiān)督，而預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)是在傳統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上，采用更加先進(jìn)的分析方法，進(jìn)一步預(yù)測(cè)設(shè)備壽命，甚至對(duì)潛在故障類型進(jìn)行診斷?？梢哉f(shuō)，預(yù)測(cè)性維護(hù)包含了狀態(tài)監(jiān)測(cè)，是傳統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的進(jìn)一步發(fā)展。”陳建平解釋道。

狀態(tài)監(jiān)測(cè)可以收集被監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)信息，而預(yù)測(cè)性維護(hù)的核心思想是在監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步預(yù)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行壽命，甚至能夠?qū)撛诘墓收项愋妥龀鲈\斷。當(dāng)前大多數(shù)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)還都只停留在數(shù)據(jù)收集的初級(jí)階段，還未能前瞻性地預(yù)測(cè)設(shè)備即將出現(xiàn)的問(wèn)題。 

預(yù)測(cè)產(chǎn)品剩余壽命

實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)的步驟就如同金字塔一樣排列，最基層的便是有效數(shù)據(jù)的收集。具體體現(xiàn)在各類傳感器的布置上，選擇何種傳感器，在哪些關(guān)鍵位置進(jìn)行部署，需要取決于企業(yè)的實(shí)際需求與所應(yīng)用的設(shè)備類型。通過(guò)傳感器搜集設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中分析設(shè)備的狀態(tài)，便能提前預(yù)測(cè)故障的發(fā)生，減少并消除潛在非計(jì)劃停機(jī)。

現(xiàn)實(shí)情況是，在很多工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)往往沒(méi)有安裝足夠的傳感器，或者企業(yè)并不知道該如何部署傳感器的位置。因此，很多設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)開發(fā)就可能卡殼在第一步數(shù)據(jù)收集上。陳建平介紹，“借助數(shù)字孿生，可以模擬設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。以數(shù)字化方式為設(shè)備創(chuàng)建物理模型，用實(shí)時(shí)工作數(shù)據(jù)作為工況載荷進(jìn)行仿真分析，并借此注入錯(cuò)誤，搜集特征數(shù)據(jù)，實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)，同時(shí)也能幫助企業(yè)分析并預(yù)測(cè)設(shè)備潛在故障點(diǎn)?！?/p>

預(yù)測(cè)性維護(hù)可以有效地預(yù)測(cè)設(shè)備的故障概率和使用壽命，通過(guò)整合系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，以此優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程中的方方面面。陳建平表示：“對(duì)于設(shè)備制造商和設(shè)備使用者來(lái)說(shuō)，預(yù)測(cè)性維護(hù)的優(yōu)點(diǎn)有很多，設(shè)備的使用者是預(yù)測(cè)性維護(hù)的終端客戶，他們是該技術(shù)的主要受益方。而原始設(shè)備制造商們依托于預(yù)測(cè)性維護(hù)則可以更加高效的塑造自己的產(chǎn)品，為客戶提供擴(kuò)大的技術(shù)服務(wù)?？梢哉f(shuō)預(yù)測(cè)性維護(hù)不僅能夠讓客戶受益，也在幫助原始設(shè)備制造商不斷改進(jìn)他們的產(chǎn)品。”

如何讓預(yù)測(cè)性維護(hù)變得更簡(jiǎn)單？

關(guān)于預(yù)測(cè)性維護(hù)的探討非常熱烈，那么我們應(yīng)當(dāng)如何做才能使之更為有效呢？可以從現(xiàn)在開始思考以下問(wèn)題：

我們是否有適合工作的工具？

我們擁有哪些未被有效使用的數(shù)據(jù)？

我們?nèi)绾未_定何時(shí)更換設(shè)備而不是維修？

預(yù)測(cè)性維護(hù)是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，企業(yè)需要一個(gè)能夠避免傳統(tǒng)系統(tǒng)各種弊端的創(chuàng)新解決方案。這個(gè)解決方案不僅要簡(jiǎn)單、成本低，而且要靈活易用，減少繁重的系統(tǒng)維護(hù)負(fù)擔(dān)。

 預(yù)測(cè)性維護(hù)流程圖

在預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)開發(fā)過(guò)程中，用戶首先需要分析監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化和特征，繼而依賴人工智能進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)分析，最后做出合理的解釋。但是，這是一個(gè)跨嵌入式系統(tǒng)開發(fā)、信號(hào)分析、人工智能甚至物理建模的多領(lǐng)域問(wèn)題，單一維護(hù)團(tuán)隊(duì)缺乏足夠的技能從零構(gòu)建整個(gè)系統(tǒng)。因此更加需要借用專業(yè)的工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以此降低工作難度，簡(jiǎn)化開發(fā)步驟?！坝幸稽c(diǎn)需要注意，工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景相對(duì)復(fù)雜，因此僅擁有機(jī)器學(xué)習(xí)等算法知識(shí)是不夠的，需要具有深厚的工業(yè)領(lǐng)域知識(shí)專家結(jié)合先進(jìn)的IT技術(shù)，才能實(shí)現(xiàn)真正的預(yù)測(cè)性價(jià)值?！标惤ㄆ窖a(bǔ)充道。

借助專用的工具及軟件，便能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，并準(zhǔn)確地預(yù)判問(wèn)題。陳建平認(rèn)為，“預(yù)測(cè)性維護(hù)的未來(lái)一定會(huì)體現(xiàn)在算法、軟件和領(lǐng)域知識(shí)的結(jié)合，而MathWorks要做的就是希望通過(guò)更簡(jiǎn)單的方式，幫助那些關(guān)注開發(fā)效率的客戶，降低算法和實(shí)現(xiàn)的門檻，更有效地實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)?！睆臄?shù)據(jù)出發(fā)，依靠對(duì)相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)的理解，將兩者充分結(jié)合，往往能夠發(fā)揮更好的效果。

作為一家專業(yè)算法和系統(tǒng)建模的工具提供商，MathWorks不僅為用戶提供最為基礎(chǔ)的工具，還幫助客戶應(yīng)對(duì)未來(lái)即將發(fā)生的挑戰(zhàn)。如今，MATLAB產(chǎn)品中增加了新的Predictive Maintenance Toolbox，可以幫助工程師設(shè)計(jì)并測(cè)試狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)算法。借助Predictive Maintenance Toolbox，工程師能分析和標(biāo)注從存儲(chǔ)于本地或云端的文件中導(dǎo)入的傳感器數(shù)據(jù)。并且可以從Simulink構(gòu)建的數(shù)字孿生模型生成仿真故障數(shù)據(jù)以表征設(shè)備故障。使用生存分析、相似性分析和基于趨勢(shì)的模型來(lái)預(yù)測(cè)RUL，可幫助工程師預(yù)估機(jī)器發(fā)生故障的時(shí)間。

通過(guò)Simulink 構(gòu)建泵的物理模型

曙光初現(xiàn) 問(wèn)題尤在

如何預(yù)測(cè)未來(lái)通常是亙古難題。相比之下，在預(yù)測(cè)系統(tǒng)幫助下，原始設(shè)備制造商和設(shè)備使用者卻能夠更加清晰而精確預(yù)測(cè)設(shè)備未來(lái)的工作狀態(tài)。盡管預(yù)測(cè)性維護(hù)的概念已得到廣泛認(rèn)可，但在國(guó)內(nèi)應(yīng)用這種方式進(jìn)行維護(hù)的企業(yè)卻只占很小的比例。對(duì)于很多用戶來(lái)說(shuō)，潛在的高成本和復(fù)雜度仍然是一個(gè)不小的障礙，并且缺乏綜合性的跨領(lǐng)域技術(shù)人才也是預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)難以推廣應(yīng)用的重要阻礙之一。

面對(duì)未來(lái)，我們需要的是更多的廠商來(lái)提供簡(jiǎn)單易用的工具和解決方案，降低準(zhǔn)入門檻，從而更好地在生產(chǎn)過(guò)程中有效地幫助工程師們解決所遇到的問(wèn)題，同時(shí)快速的把他們的想法轉(zhuǎn)變成產(chǎn)品。緊緊跟隨用戶腳步的MathWorks，正不斷為用戶提供強(qiáng)有力的預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)支持。 

如果你想了解真實(shí)公司的范例以及克服實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)工作過(guò)程中常見(jiàn)障礙的方法，識(shí)別下圖二維碼即可獲取《使用 MATLAB 和 Simulink 克服預(yù)測(cè)性維護(hù)的四個(gè)常見(jiàn)障礙》白皮書，輕松了解更多內(nèi)容。

Ps：您是否曾打算使用或正在使用預(yù)測(cè)性維護(hù)策略？請(qǐng)?jiān)诹粞栽u(píng)論中告訴我們，讓其他讀者了解您從被動(dòng)維護(hù)到預(yù)測(cè)性維護(hù)的轉(zhuǎn)變過(guò)程！如果您對(duì)預(yù)測(cè)性維護(hù)感興趣，歡迎點(diǎn)擊“智能制造中的故障診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)”，查看預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)大咖陳建平先生的專欄內(nèi)容。