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利用机器学习提高主动工业维护的效率

在过去的五年里,工业部门开始看到数字化的价值,并在采用数字化方面投入了更多的资金。伴随着这一点,文化从被动设备维护转变为主动维护,从而抢先解决问题。在这里,工业分析平台供应商Novotek UK&Ireland的服务主管Sean Robinson解释了工厂经理如何通过机器学习使主动维护更加有效。

2006年,英国数学家克莱夫·亨比宣称“数据就是新的石油”。无论您是食品加工公司还是汽车制造商,生产过程中的数据都是提高效率、效率和整体绩效的基石。

熟悉工业物联网(IIOT)的工厂管理人员将知道,该概念的最大卖点之一是它能够提供对设备性能和过程有效性的洞察,这反过来又为公司的利润创造了好处。

这改变了已经开始采用IIOT技术的工厂的维护文化。工程师可以根据设备的状况,就何时维护系统作出明智的决定,而不是根据设备的预期寿命对破损作出响应或进行计划维护。

最大限度地减少计划外停机具有明显的好处,但减少计划内停机会增加大量的总吞吐量,而无需新的资本支出。但是,由于数据量大,并且随后的分析需要自信地更改维护计划,因此实现这一目标具有挑战性。

这就是在工业维护中机器学习的机会所在。

通过机器学习,可以训练算法识别数据中的相关因素,从而不仅标记出问题,而且标记出问题的根本原因。原则上讲,这听起来很简单,但考虑到的潜在因素太多了,人类无法有效地工作。

在一台机器内,可以有几十个传感器或其他健康信号。为了清楚地了解所有影响可靠性的因素,这些数据应该与维护记录和机器运行历史一起评估。即使是环境条件和机组人员的数据也能提供什么问题可能突然出现的线索。

有关StoriesNovotek在水和废水交易会上展示控制和监控系统,SwedentThe only effective way to navigate the future of variables is with a iot platform with machine learning,such as ge digital's predix platform and asset performance management(APM)suite.将物联网机器连接到平台允许Predix的机器学习算法使用APM的标准度量和高级分析相结合来分析它。这使得维护人员不仅可以发现机器需要维护的时间,而且可以找出原因。

例如,一个半导体制造商可能会发现,由于制造过程中的故障,它拒绝了10%的输出。尽管所有的机器都可能是物联网的,但是对于工程师来说,有太多的数据需要合理分析。例如,通过Predix的机器学习算法,APM可以识别出机器振动水平升高,这会损坏半导体。

然后,算法可以根据历史数据来评估这一点,以找出这种情况发生的频率,识别出它之前的性能迹象,如果集成到管理系统中,则在机器需要维护时向工程师发送警报。这使得机器只有在其状况表明应该进行维护时才有可能进行维护,从预防性维护改为基于状况的预测性维护。

实际上,机器学习允许维护数据分析成为一个更自动化的过程。事实上,在某些工业应用中,可以允许算法直接重新配置具有正确设置的机器。随着机器算法的学习,这将成为一种日益可行的提高效率的方法。

无论你是否相信数据是新的石油,毫无疑问,它是一种宝贵的资源,为工厂经理和维护工程师的整体运营改进提供燃料。实现这一目标的关键是智能有效地使用工业分析,在工业维护中打击石油。

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