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某大型卷烟厂预测性维护解决方案
发布时间: 2019-08-02
作为工业互联网IIoT和边缘计算的重要应用之一,预测性维护近年来一直被寄予厚望,各大公司和企业都将其列为重点工作计划, GE在两年之前发布的一份研究报告显示:大批工业企业正

作为工业互联网IIoT和边缘计算的重要应用之一,预测性维护近年来一直被寄予厚望,各大公司和企业都将其列为重点工作计划, GE在两年之前发布的一份研究报告显示:大批工业企业正在走向预测性维护的“怀抱”......

预测性维护可用于优化生产操作,带来20-30%的效率增益;设备制造商如果引入预测性维护服务,则有可能扭转当前竞争业态;预测性维护代表着工业服务化和未来商业模式转变的历史选择。尤其是云平台、边缘计算和人工智能的发展,开启了用最新技术改变预测性维护市场格局的机会大门。

某大型卷烟厂预测性维护解决方案

作为工业互联网的典型应用,预测性维护的发展可观,但真正有效的预测性维护方案存在难度,并非所有的解决方案都可以有效预防设备故障,真正带来效益增益。以下和大家分享北京天工智造科技有限公司的预测性维护成功案例——基于工业互联网的设备状态监测与服务平台(简称APM平台)为设备管理平台,提供基于工业互联网和云平台实现设备的状态监测和移动运维服务,具有很好的借鉴意义。

基于工业互联网的设备状态监测与服务平台应用案例

基本情况

平台的需求方和应用方为某大型卷烟厂,下设2家卷烟厂,是有90多年历史的国有大型骨干企业,年产卷烟产品约80万大箱。新规划建设的工厂年生产能力500亿支(100万箱),结合智慧工厂、智能制造、互联网+等时代要求,通过信息化与工业化的高度融合,打造“一流卷烟示范工厂”。

 

方案内容

项目的主要内容是基于互联网、物联网、云计算、移动互联、3D仿真等新技术建设APM平台,平台的总体框架如下图:

某大型卷烟厂预测性维护解决方案

平台的主要模块包括基于一机一档的设备动态档案管理、设备状态监测、设备数据分析、设备运维服务、可扩展的开放应用以及用于整合专业技术资源的专业社区。

 

一机一档

以设备出厂标准为基础,对设备的个性化改造、运营状况、维修履历进行“一机一档”追溯管理。内容主要包括:机型数字模型、三维模型展示,备件查询及生命周期预警服务,机型点检规程、润滑规程、维修规程,机型培训3D仿真教材,机型专家知识库。还包括设备保养、润滑、维修的履历和病案记录。

某大型卷烟厂预测性维护解决方案

状态监测

实时在线状态监测是APM平台的核心应用之一。通过建立设备采集模型,统一采集和监视所有测点,并将状态监测数据通过工业互联网传至APM平台监控中心,实时掌握设备健康状态。

 

某大型卷烟厂预测性维护解决方案

数据分析

通过基于大数据的深入分析,结合设备运行数据、质量数据、性能数据,进行状态的研判,支持基于数据的预知维护。

 

设备运维服务

提供一整套,分版本(不同应用水平用户可以选择)的设备运维与管理App应用。其中体验版为基本的设备运维软件,包括标准查看、预防性维护、故障维修、报修呼叫、现场交接班、全员改善等实现设备基础维护相关的工具化APP。基本版提供设备一机一档数据服务,包括设备的3D仿真拆卸和装配。专业版提供设备一机一档数据服务和进阶版设备运维软件。高级版是在专业版的基础上,另外提供设备的状态监测服务、数据分析服务及设备维护策略。

 

某大型卷烟厂预测性维护解决方案

开放应用

基于设备共享数据,根据客户需求,提供线上定制的SaaS服务。平台提供和设备相关的共性服务并且对外开放,其他合作伙伴也可以基于平台的服务进行和设备相关的应用开发。

 

专业社区

通过平台聚合专家、技术、理念、创意、行情、知识、观点等专业资源,提供一个专业交互社区。

 

项目实施方法

双方根据卷烟设备及功能单元的重要程度进行分级,选择出关键设备功能单元,包括制丝松散回潮机、烘丝机、加料加香机、卷烟机、包装机等关键设备,并根据设备功能单元运行特性设置测点并安装传感器。共在22台关键设备功能单元设置123个监控点,安装传感器,监控设备技术状态,进行技术验证。

针对动力空压系统和制冷机等大功率旋转关键设备,配置振动传感器,监测设备振动状态,实时监测不平衡、不对中、松动等机械故障,通过多个测点频谱及同一测点多个频谱比较,实施设备振动趋势分析。

在APM平台上,针对试点设备,开展设备“一机一档”及备件的全生命周期服务。“一机一档”提供设备的三维可视化装配图、爆炸图,可以实现备件的3D浏览,并与备件的换件及运维管理相结合。所有备件的换件记录准确记录,按预定的备件生命周期提供更换预警服务。

在卷烟厂建立了设备全生命周期管理平台,实现设备管理的精细化。该管理平台包括技术管理、业务管理和绩效管理三个层次,全面涵盖设备档案、设备技术标准、设备日常保养、设备润滑、设备维修、设备全员改善、设备运行统计与绩效管理等业务。

 

项目主要技术

本项目融合物联网技术(传感器、物联网协议、网关技术)、IT技术(实时数据采集、传输技术、实时数据管理技术、云平台技术、大数据分析技术、移动互联技术)、专业技术(设备故障模型数据、设备虚拟仿真技术、专业运维知识),建立基于工业互联网的行业重大设备性能监测及服务云平台(APM平台)。

通过平台建设及应用,借助智能感知传感装置采集行业重大设备运行状态数据,通过工业互联网上传至APM云平台,形成行业重大设备的实时状态数据和运行历史大数据。

以大数据为基础,结合设备故障模型和RCM分析模型,深入分析挖掘数据价值,帮助制造企业实现关键设备远程性能监测与故障诊断,提高企业预知性维修水平,加强设备全生命周期管理,提高设备总体运营效率,促进制造企业效益增长。

 

项目的创新点

本项目的核心是“互联网+设备状态监测与运维”,是用互联网改造传统业务的又一实践。项目着眼点在于目标行业的刚性需求和物联网技术的高速发展,具有如下创新点:

Ø 融合客户为中心服务理念和精益设备管理思想,建立“一机一档”的可视化设备档案

Ø 基于物联网技术实现在线设备性能与状态监测,以及设备状态的可预测

Ø 整合有限资源,建立面向行业应用的设备监测云服务平台,避免或减少企业重复投资

Ø 基于机器大数据建立设备分析模型,开展组合逻辑预警,实现设备状态的可预测

Ø 以可信云平台为基础,建立覆盖设备检测、运维领域的可信SAAS服务模式

 

经验效果

 

直接效益体现

卷烟厂通过APM平台的应用,加强了设备的预知性维修,提升对设备状态精确预测的水平,以保持设备最好的性能和最佳的状态为目标,提高生产效率、提高卷烟生产质量,构建精益化维修管理体系。直接效益体现如下:

Ø 通过平台共享设备3D资源,节约客户投资,目前,该3D技术资料单机型成本大于150万元;

Ø 在全行业共享设备大数据分析成果,提高企业设备性能;

Ø 通过平台运行提升状态预测水平,降低故障和成本,提升整体性能,构建精益化设备管理体系;

Ø 实现设备状态的可测、设备信息共享,促进企业设备管理模式的转型升级;

Ø 提供一套设备全生命周期管理的APP集,有效提升客户的设备管理精细化水平;

Ø 建立工业互联网平台,制定状态采集、物联网传输、互联网传输、安全管理等标准,为制造、使用、维护等状态监测与服务提供支持。

 

提高烟草行业设备管理水平

通过本项目的实施,形成一套标准,可在整个烟草行业工业企业推广。由于行业特色,烟草行业的设备类型高度统一化,容易形成统一的经验库及维护标准;行业设备基本上具有数据采集功能的复杂成套设备,很多运行状态能够采集,改造成本低;行业管理需求明显,能够产生明显的经济效益;本项目的实施具备该行业十多年的经验及技术积累。

 

助力传统制造业实现智能制造

APM平台采用平台和O2O模式,一端链接工业企业的关键设备,另一端链接设备管理经验及专业服务。通过搭建传感器及物联网,采集设备运行状态数据,构建工业网络通道,数据上传至工业云平台。利用状态分析手段实现关键设备的状态诊断,并辅助以设备资产管理、设备运维管理、设备现场管理的应用服务,帮助企业提高设备的管理水平,减少非计划停产损失,降低维修成本,提高设备总体运营效率,探索设备管理精细化及制造服务化的新模式,助力智能制造。未来成熟后可考虑往其他制造行业推广,助力传统制造企业的转型升级,实现智能制造。

 

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