预测性维护，减少停机时间的聪明方法

丰田汽车公司(Toyota Motor Corp.)与其他公司没有什么不同。和其他汽车制造商一样，通用汽车希望以尽可能低的成本获得最长的正常运行时间。但它与许多制造商的不同之处在于，它有一个旨在削减数十个百分点成本的激进计划。智能预测维护是其实现这一目标的重要策略。

几年前，丰田的管理层证明了投资维护日本一条加工线的价值。由工程师、技术人员和操作人员组成的团队通过应用预测性维修的基本原理，将由于维修问题导致的停机时间缩短了一半。这条加工线的正常运行时间约为正常运行时间的82%。肯塔基州乔治敦市丰田汽车制造公司的动力系统专家马克·拉克说:“大约12%的停机时间是由于维护问题。”“在做了这样的分析后，这12%在一年内减少了一半以上。”

注意打捞工具

可以想象，这种成功可以吸引相当多的注意力。例如，丰田的管理层现在希望安装更多的智能维护系统，以复制其全球工厂的成功。各行各业的其他制造商也注意到了这一点，并试图在他们的工厂中实施这些基本原则。

位于乔治城的丰田工厂与美国国家科学基金会产学研智能维护系统合作研究中心(IMS中心)的研究人员合作，遵守公司持续改进的要求。这项研究是一项多校区的努力，涉及辛辛那提大学(University of Cincinnati)和位于安娜堡的密歇根大学(University of Michigan)，以及40多家全球公司。其目标是开发技术和工具，帮助工厂将机器和系统的故障数量减少到几乎为零。

研究人员计划通过学习预测故障来实现他们的目标，而不是简单地监测机器的状态，并在问题发生时做出反应。“今天，机器现场服务依赖于传感器驱动的管理系统，提供警报、警报和指示器，”Jay Lee博士解释说，他是IMS中心的创始主任。“当警报响起的时候，要阻止失败已经太晚了。”因此，他主张随着时间的推移监测退化的重要来源，在问题发展之前使用反馈的趋势来预测问题，并在必要时安排维护——也就是说，不要太早也不要太晚。

这些智能维护系统将根据机器上传感器的实时数据，以及企业范围内计算机系统中已经存在的质量和历史信息进行预测。Lee说:“我们的目标是预测产品和机器的健康状况，就像预测天气一样。”“我们真的不关心温度预测有多精确。我们关心从冷到热，从晴到雨的趋势。”这样的预测将使用户能够确定优先事项，并制定最大限度利用资产的计划。

解释是关键

IMS中心的研究包括寻找适当的度量标准和测量它们的传感器。尽管Rucker希望丰田能从这项研究中受益，但他相信他的公司将从将收集到的数据实时转化为有用信息的努力中受益更多。原因是当今自动化系统的控制器已经收集了大量的数据。拉克说:“就机器和生产线的性能而言，从生产线上下来的数据数量惊人。”“它就放在那里。”

在许多情况下，问题不在于缺乏收集数据的技术，而在于解释数据的算法。“我们公司有很多人从事统计质量分析，但这只是故事的一半，”Rucker说。“IMS中心还可以引入其他信号处理技术来解决这个问题。”

例如，IMS中心的研究人员正在帮助丰田的设施工程师进行一个为期一年的项目，以寻找在工厂空气压缩机运行中节省资金的方法。由于重建这些每分钟6000立方英尺的离心装置要花费数万美元，该团队正在开发两个模型，一个用于预测轴承磨损，考虑到压缩机全天承受的不同负载，另一个用于控制浪涌和破坏性的回流。其目标是通过找到合适的参数来测量，然后开发软件来监测和控制它们，从而产生成本效益。

现在，压缩机上的振动监测器只有在问题已经出现之后才会发现问题。更准确的轴承磨损预测将使维修人员在轴承开始故障之前安排检修，并获得可能造成昂贵损坏的可能性。当然，窍门是不要频繁地更换轴承。

另一种正在开发的软件将防止浪涌和回流，因为这些浪涌和回流可能会造成损害，而修复这些损害可能需要数十万美元。虽然制造商提供了一个标准的操作曲线，以防止激增，该曲线是一个保守的措施，涵盖在各种工厂的大多数操作条件。Rucker解释说:“IMS中心正在与我们合作，根据不同的输入，如气压、湿度、油温和其他机器操作参数，预测缓冲线的真正位置，这样我们就可以运行得更接近缓冲线，而不会超过。”一旦研究人员确定了确切的关系，他们将能够将其编码到控制器中，以便控制器能够自动做出必要的调整，在不增加风险的情况下最小化操作成本。

除了指定要测量的正确参数，并开发解释这些参数的算法外，智能预测维护更基本的部分是进行根本原因分析。“我们花了大约一年的时间来学习如何基于可靠性维护原则进行根本原因分析，我们已经开始将其应用到我们的设施系统中，”Rucker说。“这是基于对机器在田间的真实行为的理解:它是如何真正分解的，以及它是如何影响植物的。”

正确的工具

这种分析的目的是将有限的资源用于它们能产生最大效果的地方。例如，丰田的设施维修部门决定让车顶的排气扇失灵，而不是给轴承上油，并根据制造商推荐的维修计划更换皮带。拉克解释说:“一年更换和修理几十台设备要比维修几百台便宜得多。”“在一栋建筑中，我们有两倍于我们所需的排气扇，以保持建筑内良好的压力。”他的团队决定将资源转移到更有价值的工作上——在通风系统将空气输送给生产线工人之前，保持冷却装置，使外部空气温度降低10华氏度。

尽管这项研究还有几个月的时间，但拉克报告说，背后的根本原因分析已经在这里和其他地方带来了可观的收益。而且一旦设施维护组可以使用当前研究项目的成果，并且随着概念传播到工厂的各个生产组，它承诺支付更多的费用。Rucker和IMS团队已经开始将这些概念传递给其他为生产设备服务的维护小组。

当然，IMS中心并不是智能预测性维护研究和开发的唯一中心。其他财团和许多供应商也有他们自己的项目。其结果是，越来越多的控制器能够筛选收集到的数据，并将有用的信息传递给操作人员。

位于伊利诺伊州马彻斯尼公园的设备制造商CL Automation的工程总监诺埃尔·尼科尔斯(Noel Nichols)说:“预防性信息和警告肯定在增加。”该公司的前身是辛辛那提羔羊装配与测试公司。“我们现在大约70%的设备上都有它们。”

在它构建和服务的定制自动化设备上，CL automation对人机界面(HMIs)进行编程，以监控和理解它们接收到的信号。例如，人机界面可以评估来自各种传感器的信号的质量，并告诉操作人员，例如，某个特定的光电传感器是否脏了，是否需要清洗。它还可以计算伺服电机工作的总周期，并在维修时间到来时提醒操作人员。在更高的层次上，这种计算周期的能力可以跟踪自动机械，例如每天运行三班的机器人，并在需要进行日常操作时发出适当的维护请求。

随着驱动器制造商不断将智能添加到他们的产品中，用户有望获得更多关于其机械状况的细节。想想博世力士乐公司(Bosch Rexroth Corp.)的微处理器所提供的信息吧。该公司推出了最新一代的indrdrive伺服驱动器。机床制造商可以在驱动器中存储理想的扭矩和电流特征，以用于标准测试程序，以评估其机器的性能。

当机器停机进行日常维护时，用户的维护技术人员可以通过相同的例行程序运行它，并将新的签名与原始数据进行比较，以确定轴是否太硬或有太多的发挥。然后，结果可以上传到微软Excel或任何个人电脑上的其他软件。基于pc的计算机数控控制器(CNC)上的人机界面可以在本地显示结果，或者技术人员可以通过以太网将文件发送到工厂企业系统，这样工程师就可以检索和分析它。如果理想和实际之间的差异足够大，技术人员或工程师可以提交修理订单。

在一些应用程序中，这样的请求直接通过网络到达维护办公室，使用可用于此目的的软件。例如，CL自动化的监控软件可以接收此类警报，安排停机时间，跟踪纠正措施并生成报告。尼科尔斯说:“我们建立了一个可以在整个公司传播的内部网应用程序。”“一家公司甚至向维修部门发送了一个页面，这样技术人员就能听到声音，提醒他们需要解决一个问题。”其他与设备制造商或第三方有服务合同的人通过互联网或其他网络传输消息。

为了关闭信息循环，一些用户在机器上安装了识别卡阅读器。当维修人员接听电话并进行必要的维修时，他们会在读卡器上刷卡，关闭警报信息，并更新维修日志。

对企业有利

支持智能预测性维护研究并购买支持技术的用户往往着眼于设备在其整个生命周期对企业的价值，而不仅仅是前期成本。无论公司计划保留设备多久——无论是3年还是20年——拥有它的成本都是特定的。CL Automation公司表示，预测性和预防性维护计划可以在设备寿命期内降低15%到30%的成本。

更低的成本来自于更长的平均维修时间和更长的平均故障间隔时间。Nichols解释道:“一旦你建立了预测性维护计划，你就能够在计划好的时间安排维护。“一个计划好的场景可以防止意外停机。”此外，当预期的问题确实发生时，该技术可以在派遣技术人员之前，让维修主管很好地了解问题所在，让技术人员提前到达解决问题，并使机器更快地运行。

更少的意外维修和更少的计划外停机使制造业更可预测，这为企业提供了许多其他好处。例如，制造商可以设定运营预算并严格执行。他们可以携带更少的备件库存，根据需要订购许多零部件。此外，更大的可预见性有助于工厂保持生产计划，并向客户交付承诺。

然而，要想获得这些好处，仅仅有一个预测性的维护计划是不够的。它要求采取行动。当仪表盘上的换油灯亮起时，用户不能像司机那样无视它。CL Automation的服务经理Jeff Anderson强调:“当您收到警报时，您必须进行所需的维护。”“这需要管理层的参与，并加强合规。”

只有这样，它才能最大限度地延长正常运行时间，同时削减成本。IMS中心的Lee说:“公司实际上可以转向预测和预防维护，而不是被动的维护——故障和修复。”

如需更多信息，请搜索关键词“预测性维护”和“预防性维护”www.myenum.com．