聪明的解决方案正在兴起

自动化的世界:IMS中心是什么?

李:智能维护系统中心(IMS)是一个国家科学基金会(NSF)工业/大学合作研究中心。参与的大学包括威斯康星大学密尔沃基分校(我是该校教授兼联席主任)和密歇根大学安阿伯分校(倪俊教授是该校教授兼联席主任)。

我们选择将中心的重点放在一个非常广泛的背景下的智能维护系统。狭义上，智能维修被定义为对设备性能的预测和预测。使用这些技术，设备的维护可以在故障之前安排好。

我们对智能维护的长远看法是，我们可以使用任何手段——包括嵌入式技术，如嵌入式软件和远程技术——来监控设备性能。然后，如果开始发生降级，则在发生故障之前有足够的时间触发服务。机器可以自我评估其运行状况，并根据需要触发自己的服务请求。

如果这个模型有效，那么我们将在该领域拥有一个能够管理自己的服务性能并管理自己的基于保证的合同的产品。而且，它可以提醒用户如何保持它以高性能的方式运行。这是真正的智慧!

亚历山大-伍尔兹:该中心正在开发接近零停机性能的解决方案。这是什么意思?

李:当我们说“接近零停机时间”时，我们指的是两个方面。第一个与设备性能原因有关的故障，第二个涉及操作人员的原因，如人为错误。接近零停机时间专注于预测技术，以最小化故障。

目标是预测机器的健康状况，就像预测天气一样。我们真的不关心预测有多精确，我们关心的是趋势——从冷到热，或晴到雨。预测给了我们优先权和后备计划。

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、报警和指示器。在警报响起的那一刻，要阻止失败已经太晚了。大多数工厂停机都是由这些意外情况引起的。没有提供随时间变化的退化情况的警报。如果我们可以监测退化，那么我们就可以预测即将发生的情况，并在必要时执行维护任务。

停机成本非常高。在汽车制造商，一分钟的停机可以影响多达45辆汽车的生产吞吐量。停机时间并不是唯一的成本问题。如果设备开始退化，你可能开始生产质量不可接受的零件，并且在很长一段时间内不知道这一点。

亚历山大-伍尔兹:这种预测性维护方法与传统维护解决方案有何不同?

李:传统的维护解决方案有两种。第一种是基于条件的维护，即不断地监视机器状况并评估其特征。这是在机器级别上完成的，一次一台机器。第二种传统的解决方案是根据设备供应商的建议和实践进行定期维护。

另一方面，预测维护关注的是机器的性能特征。数据来自两个来源:安装在机器上的传感器收集机器特征信息，以及来自整个制造系统的信息，包括质量数据、过去历史和趋势。通过将这些来源的数据——当前的和历史的——关联起来，就可以对未来的表现做出预测。

亚历山大-伍尔兹:智能传感器和网络扮演什么角色?

李:许多传感器都是机器自带的，有时用户会安装额外的传感器来检索关于机器的更多信息。然而，机器上的大多数传感器都是在数据级别上操作的。

这带来了几个问题。首先，你需要专家来理解数据的含义。在远程应用程序或高安全领域的应用程序中，如医疗或国防制造商，不可能将这些数据发送出设施。而且，将数据转换为系统可用的信息是至关重要的。这就是智能传感器的作用——它们在本地处理数据，将其转换为信息，并将机器健康信息联网，而不仅仅是数据。

亚历山大-伍尔兹:IMS Center如何帮助制造商构建基于信息的维护方法?

李:我们正在开发的一种方法是看门狗特工。这就像把狗放进机器里，狗会根据它对事物的感觉或它“闻到”的气味而吠叫。看门狗代理是嵌入机器系统中的计算工具，它使用预测算法将数据转换为连贯的、可表示的、基于性能的信息。这种方法减少了通过网络理解和传输大量原始数据的需要。

第二个开发是设备到企业(D2B)平台。D2B包括机器上的设备，如主轴或泵。在今天的环境中，这些设备连接到一个机器控制器，而机器控制器又连接到一个可编程逻辑控制器。PLC监控设备的开关状态，但不能区分“延时”和“完全接通”状态。只要设备处于“开”模式，PLC就不会传递额外的信息。

D2B是指如果这些设备包含智能性能数据，则可以直接连接到业务系统(如企业资源规划系统)，并将其状态触发到ERP。数据被存入一个文件，在那里与历史趋势进行比较，并通过电子邮件和警报发送给相关人员，如主管、操作员、保修承包商和机器制造商。这种警报系统非常有趣，因为它绕过了传统的工厂监控系统，如plc，通常连接速度更快，使用蜂窝和无线网络。

亚历山大-伍尔兹:使用这些方法的好处是什么?

李:由于行业如此关注利润，停机成本对盈利能力有很大的影响。此外，将业务外包到其他国家(如中国)的制造商需要在产品发货前远程监控产品质量。

看门狗代理和D2B方法是改变游戏规则的方法。它们不仅可以减少停机时间，还可以通过密切观察机器的退化情况，在发货前提前预测产品的质量。公司可以转向“预测和预防”维护，而不是被动模式维护——我们称之为“故障和修复”。

亚历山大-伍尔兹:您是如何与业界合作应用这些解决方案的?

李:2000年11月，约有150名工业界人士参加了IMS中心在密尔沃基举行的第一次研讨会。在这次研讨会上，我们确定了几个我们认为对实现智能维护的广阔愿景至关重要的领域。

从那时起，我们与许多不同的公司合作，包括供应商和用户，如戴姆勒克莱斯勒、福特、通用、通力电梯、三菱重工、罗克韦尔自动化、美国邮政服务和联合技术公司。例如，我们与哈雷戴维森在一个项目上合作，以延长工厂的机床寿命。通用汽车希望真正了解电子制造，以及如何在整个供应链中实现同步，以实现高生产率和低停机时间。英特尔无法承受其300毫米晶圆厂系统的停机时间。虽然这些公司都生产不同的产品，但我们的预测工具可以跨应用程序使用。

要参加IMS中心的研究和技术开发，大公司每年支付35000美元的会员费，小公司每年支付10000美元。会员费用由中心分摊，因此每个人都可以从通用和杠杆工程工具的开发中受益。

总之，今天的自动化世界将专注于传感器和通信。在这个世界上，所有的产品和机器都通过某种方式联网。很难知道如何处理所有这些数据。我们需要通过使用计算工具本地处理数据，将数据世界转移到信息世界。

未来的自动化世界是基于特征的监控的信息世界。信息应该代表一种趋势，而不仅仅是一种状态。它应该提供优先级，而不仅仅是显示“有多少”。如果我们能做到这一点，那么自动化就可以专注于资产级别的利用率，而不仅仅是生产率。

有关智能维护系统中心的更多信息，请访问www.imscenter.net，或通过jaylee@uwm.edu联系Jay Lee博士。

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