工业数字化转型是一个经常作为技术机遇而不是现实应用来讨论的话题。然而，在本周于纳什维尔举行的2019艾默生交流活动上，3M和Celanese解释了他们如何使用分析软件积极启动数字转型。
3M的制造技术工程师Robert Sentz表示，该公司正面临着完美的风暴老化设备、缺乏经验的员工、对生产的需求增加，以及对环境健康和安全项目可持续性的质疑。3M在意识到其所有工厂都面临着类似的问题后，在公司层面制定了一个名为“领跑者”的数字化转型愿景。标兵专注于:发展P具有六西格玛质量和周期的专有工艺技术;一个自动化以尽可能多地启用无接触流程;使用C驱动快速过程和产品控制的相关技术;交付E通过精益连续流程提高效率;并提供年代安全和可持续的方法。
森茨表示，在对其工厂的技术水平进行了初步评估后，3M选择将重点放在四个领域:
- 批处理自动化和控制系统，包括批处理分析和过程建模、产品的批处理配方控制、高级过程联锁、Delta V数字双胞胎操作员培训和报警合理化，
- 用于在线实时分析的过程分析技术，包括使用近红外、傅里叶变换红外和粘度计，
- 基于标准工作实践的操作指导工作流程
- 使用分析来延长现有设备资产的寿命。
森茨说:“我们通过在不同的工厂试验不同的技术来执行这一战略，以迅速取得胜利。”该公司选择了这种分散应用技术，因为不试图在一个工厂一次实现所有技术是很重要的。“如果你这样做，什么也做不了，”森茨补充道。
这一过程于2017年和2018年在三个工厂开始，第一个试点艾默生的AMS设备管理器与ValveLink和智能电表验证，第二个试点艾默生的过程分析技术和PlantWeb Advisor，第三个试点艾默生的工作流、无线振动和PlantWeb Insight。在一个工厂成功完成试验后，将推广到另外两个工厂。
Sentz指出:“每个工厂的运营人员都很早就参与到这一过程中，通过研讨会和工作实践的评估。”
森茨提到的一些好处包括增加现有设备的产量以及延长使用寿命，这有助于推迟购买新的反应堆系统。他说:“所有这些都帮助我们从单一解决方案转向提供整体解决方案。”通过让我们能够跟踪和报告每个类别的进展，它帮助我们创建了数字转型的路线图。这也导致了战略伙伴关系的发展和内部团队的创建，以解决特定的制造问题。”
Celanese的高级首席仪器工程师Greg Aguilar解释说，问题在于数据搁浅。为了解决这个问题，Celanese确定了5个可能从更广泛的设备数据共享中受益的潜在用例(从最初的54个用例池中)。然后，它根据这些案例的影响和可行性对它们进行了优先排序。在此评估之后，决定首先针对五个应用程序中的两个—预测性维护和流程优化。
因此，Celanese开始认真研究工业物联网(IIoT)领域的43家供应商。Aguilar表示，由于艾默生的KNet分析平台和可靠性专业技术是Celanese在其他地方找不到的，公司最终将选择范围缩小到了艾默生。
根据艾默生的说法，KNet使用先进的统计和机器学习算法库，将操作技术(OT)和信息技术(IT)数据结合起来，以改善围绕流程和资产绩效的决策。
在预测维护用例中，来自KNet分析的见解很早就为Celanese带来了回报。阿吉拉尔解释说，当他们在两周到两个月的时间范围内观察一件设备时，温度水平几乎没有变化。此外，温度仍然远低于警报水平。但当他们检查两年的分析数据时，他们可以看到“正常”温度水平明显高于以前。
有了这些信息，他们能够确定温度缓慢上升的原因是润滑油加热器上的阀门卡住了。阿吉拉尔说，从每天或每周的数据来看，温度的上升并不明显。但如果不注意温度的上升，可能会导致轴承或轴的长期损坏，甚至会导致机组关闭，他补充说。Aguilar说:“像这样的早期成功让我们对该技术建立了信心，这意味着我们不必因为运营商想要使用它而将该技术从企业推广到现场。”
随着来自KNet的见解不断被传递，Celanese正在使用一种经过编码的模型将知识转移到其他网站。阿吉拉尔说:“在这个过程中，我们正在建立机构知识，并将其传播到整个公司。”他补充说，以这种方式交流见解为网站提供了一个创新的平台。
和3M一样，塞拉尼斯在早期的生产过程中也涉及了运营商。Aguilar说:“我们最初提出的54个工作案例，是根据操作部门的输入开发的，以解决他们所经历的特定痛点。”“运营商参与了头脑风暴，以确定解决方案提供商，以及我们遵循的规则和模式。他们是整个过程中的增值合作伙伴。”
