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邊緣計(jì)算與預(yù)測性維護(hù)

 沈峰dcmjx7q995 2019-08-15

Try not to become a man of success but rather try to become a man of value. 

-A. Einstein

前一篇文章我們講到了邊緣計(jì)算與智能制造,,智能制造的關(guān)鍵技術(shù)之一是預(yù)測性維護(hù)PDM(Predictive Maintenance),。今天我們就一起再來探討下邊緣計(jì)算與預(yù)測性維護(hù)吧。

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傳統(tǒng)意義上的工業(yè)制造維護(hù)方式基本可以分為修復(fù)性維護(hù)預(yù)防性維護(hù),。修復(fù)性維護(hù)即設(shè)備發(fā)生故障后再進(jìn)行維修,,這樣首先是對生產(chǎn)計(jì)劃的影響。其次,,緊急維修所需的零備件以及人力成本,專業(yè)維護(hù)團(tuán)隊(duì),,再會帶來故障維護(hù)的高昂費(fèi)用等,。
預(yù)防性維護(hù) 有計(jì)劃的定期設(shè)備維護(hù)和零配件更換,通常包括保養(yǎng)維護(hù),、定期檢查,、定期功能檢測、定期拆修,、定時(shí)更換等幾種方式,。定期維護(hù)需要對設(shè)備進(jìn)行停機(jī)整體檢測、保養(yǎng),,耗時(shí)長,,效率低;另一方面,,多數(shù)依靠經(jīng)驗(yàn)值,,會帶來新的故障風(fēng)險(xiǎn)。
我們此時(shí)期待一種以預(yù)測故障發(fā)生的時(shí)間,,并實(shí)時(shí),、高效地對工業(yè)制造設(shè)備進(jìn)行維護(hù)方式。在IOT和大數(shù)據(jù)成熟的時(shí)代,,預(yù)測性維護(hù)應(yīng)運(yùn)而生,。

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具體什么是預(yù)測性維護(hù),?預(yù)測性維護(hù)是基于條件的維護(hù)新方式。通過分析設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù),、識別設(shè)備運(yùn)行模式,,僅在需要的時(shí)候觸發(fā)維護(hù),從而變被動維護(hù)為主動維護(hù),,可大大提高制造可靠性并節(jié)約制造成本,。

當(dāng)然,在預(yù)測性維護(hù)模式的應(yīng)用過程中,,會面臨一些現(xiàn)實(shí)的問題,。例如一臺工程機(jī)械每天產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)如果被全部采集并上傳到云端再進(jìn)行分析處理,勢必將會造成網(wǎng)絡(luò)巨大的負(fù)荷,,而且也很難滿足關(guān)鍵業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)性需求,。如何解決海量終端的聯(lián)接、管理,、實(shí)時(shí)分析處理,,成為預(yù)測性維護(hù)模式能否落地的難題。

邊緣計(jì)算以及基于邊緣計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)可以有效的構(gòu)建預(yù)測性維護(hù)方案,。首先是將邊緣計(jì)算架構(gòu)引入物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,。在靠近設(shè)備或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè),部署融合網(wǎng)絡(luò),、計(jì)算,、存儲、應(yīng)用核心能力的邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)和終端通信模塊,,為邊緣計(jì)算提供包括設(shè)備域,,網(wǎng)絡(luò)域,,數(shù)據(jù)域和應(yīng)用域的平臺支撐,。設(shè)備域通過終端模塊支撐現(xiàn)場設(shè)備的實(shí)時(shí)智能互聯(lián),;網(wǎng)絡(luò)域?yàn)橄到y(tǒng)互聯(lián)、數(shù)據(jù)與承載提供實(shí)時(shí)聯(lián)接及管理服務(wù),;數(shù)據(jù)域提供邊緣數(shù)據(jù)聚合及優(yōu)化服務(wù),,保障數(shù)據(jù)的隱私性與安全性;應(yīng)用域則實(shí)現(xiàn)邊緣行業(yè)應(yīng)用本地化部署,,支撐邊緣業(yè)務(wù)運(yùn)營,;

基于這個(gè)架構(gòu),不同行業(yè)結(jié)合自身特點(diǎn),,合理適配預(yù)測性維護(hù)分子模型,,實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)分析并根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果觸發(fā)預(yù)定義的業(yè)務(wù)響應(yīng)策略,,能夠在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)設(shè)備的潛在故障,。

其次邊緣計(jì)算與云計(jì)算協(xié)同工作,。云計(jì)算聚焦非實(shí)時(shí)長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析,,能夠在周期性維護(hù),、故障隱患綜合識別分析,產(chǎn)品健康度檢查等領(lǐng)域發(fā)揮特長,。邊緣計(jì)算聚焦實(shí)時(shí),、短周期數(shù)據(jù)的分析,能更好地支撐故障的實(shí)時(shí)告警,,快速識別異常,,毫秒級響應(yīng);此外,,兩者還存在緊密的互動協(xié)同關(guān)系,。邊緣計(jì)算既靠近設(shè)備,更是云端所需數(shù)據(jù)的采集單元,,可以更好地服務(wù)于云端的大數(shù)據(jù)分析,;反之,云計(jì)算通過大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化輸出的業(yè)務(wù)規(guī)則也可以下發(fā)到邊緣側(cè),,邊緣計(jì)算基于新的業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行業(yè)務(wù)執(zhí)行的優(yōu)化處理,。

有數(shù)據(jù)表明,采用預(yù)測性維護(hù)能給生產(chǎn)帶來巨大的好處:

·   停機(jī)時(shí)間降低 40%

·   機(jī)器故障降低 70%

·   維護(hù)成本降低 50%

·   產(chǎn)量提高 25%

·   綜合效益增益 20%

賽博聯(lián)物在針對電氣設(shè)備,、機(jī)械設(shè)備,、實(shí)驗(yàn)室儀器、工業(yè)現(xiàn)場控制器等現(xiàn)場設(shè)備,,提供專業(yè)的智能邊緣產(chǎn)品和平臺,以滿足新環(huán)境下工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對高性能數(shù)據(jù)采集,、實(shí)時(shí)在線分析,、邊緣側(cè)機(jī)理模型及人工智能算法計(jì)算的需求,協(xié)同云端服務(wù),,進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)及設(shè)備健康狀態(tài)管理,。期待與大家一起進(jìn)行探討合作。

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