数字运维开启工业互联网的入口

2018-03-20 15:50 mikj 次阅读 条评论

    工业互联网在工业企业的应用,一般是通过减少非计划停机时间为主要目标,实现高效、更经济和更绿色的转型。从设备管理角度理解,需要达成平均故障间隔时间、平均故障修复时间,实现系统可用度不断提升。备注:可用度代表了不同设备、不同部门、不同工厂的设备运维能力,简单理解是设备可以正常运行的概率,可用度越高,意味着制造效率越高,运维成本更低。

    可用度的提升,依赖于维修通道(通道:与业务相关的路径和所匹配资源和的集合)建设的质量和数量,包含了事后维修、主动式的预防性维修和预测性维修通道。与维修业务高度匹配的数字运维,是工业制造企业需要首先构建的工业互联网入口组件,这将有利于:

    1、平均故障修复时间。从设备故障报修到故障响应与资源调配到诊断到故障处理到验证和校准的事后闭环,通过快速响应和人工智能维修诊断辅助,提高维修质量、降低维修时间。

    2、平均故障间隔时间。定期推送预防性维修工单,强化维修人员的工单执行,预测性维修主要立足于日常点检(包括手动诊断、仪器辅助诊断及操作员发现的缺陷上报)机制,分日检/周检/月检等周期,重视发现和消除记缺陷和异常。通过预防性和预测性维修的数量和质量的提升,重视计划性的先期保养和缺陷处理,强化制造系统可靠性,从而延长设备使用寿命。

    3、数据驱动决策,持续运维能力提升。基于可用度、平均故障修复时间、平均故障间隔时间、备件消耗、维修记录、停机时间所切分的各项时间值等数据,运用数据分析技术与可视化呈现,体现出设备运维的制约瓶颈、不同设备、不同维修人员、不同车间班组的运维绩效,辅助企业建立基于目标驱动和结果导向的运维机制,从而持续提升运维能力。

    人工智能维修辅助系统

    需求定义市场,当企业运维能力持续提升,将从企业组织整体层面量化出对工业服务资源的需求。这对于工业互联网落地而言至关重要:

    一、工业互联网技术将强化系统自诊断能力,提高预测性诊断的准确性,协同数字运维,提升工业企业运维能力;

    二、通过互联网技术与托管、租赁及运维外包等创新活动的有机融合,将有利于工业互联网平台企业连接更多的设备,实现工业互联网的有效落地。


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