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维修性理论在工业互联与工业服务生态中的应用

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未来物联网   发表于 4 天前   查看: 339 帖子
以《数字化工厂+工业维修服务体系》一书中提出的可用度的概念,即可用度(A)=MTBF/(MTBF+MTTR).
备注:
MTBF,平均故障间隔时间;
MTTR,平均故障修复时间。
从可用度概念来分析,MTTR反映了维修性水平,同样包含了生产系统(设备设施)在规划、设计、制造和安装期间的前期固有维修性,也包含运行期的运维维修性。
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前期固有维修性
装备的设计与制造过中,维修性的整体考虑是国内装备制造商容易忽视的环节,甚至来说在无序竞争的环境下,出现粗制滥造,本可以标准化的零部件故意非标化的状况,造成的结果是,用户运维难度增加,不利于装备制造业服务型制造转型,更不利于工业制造业的转型升级。维修性设计,体现在设计与制造阶段包括:
(1)标准化与互换性-(供应延误↓)
许多企业存在这样一个问题,同类或同型号的设备零件不通用,导致在备件储备和供应时困难增加。在设备设计时,对零部件和接口实施标准化是非常重要的步骤,制造商需要在设备设计时,选择标准化零部件,用户在设备更新时,需要考虑现有设备的零部件情况,向制造商提出明确的需求。
内容
要求
零件标准化
可将持有和库存的部件种类降低到最少,可减少培训和执行维修所需的技能,能简化零件的编码和标记程序,并能减少工具、测试设备和技术手册。
物理互换性
需要配件、连接器、螺栓等标准化,同时要求尺寸和可用空间的兼容性质。
功能互换性
需要软件、适配器的协助。
(2)模块化和可达性/人因功效-(接近时间↓)
有些设备在维修时,会花很大的功夫才能拆卸下来,甚至您可能会怀疑,当初是怎么安装上去的。这一特性,我们称之为可达性,决定了故障停机影响的接近时间,故在装备设计是,应充分考虑维修的方便性。另一种情况便是故障件的维修,由于许多零部件的复杂性,在进行维修时需要更长的修理时间,对于复杂性的易损部件,应考虑模块化,以实现集成模块快速替换,故障模块线下维修后,留作备用。
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除此之外,还应考虑装备人因功效设计,装备最重要的是其使用属性,便于操作和维修,便于安全识别时装备设计必须注重的内容。如颜色是否符合企业基准色系要求,有无防错设计,有无保护人员和设备安全的装置和机构,设计时,是否考虑到使用地区人员的性别、身高等因素,操作人员在操作和维修的重要部位有无明显的可视化标记等。
(3)更换和修理-(修理或更换时间↓)
修理费用=维修固定费用+修复故障费用(工时费用×人工费用×MTTR)×零件故障数量。
报废费用=报废固定费用+(零件单价+工时费用×人员数量×拆卸和更换时间) )×零件故障数量。
★报废费用≤修理费用时,报废比修理更经济。
★系统等寿命设计时,当达到报废时限时,整体报废比修理更经济。
故在设备设计时,应充分考虑备件价值,修复难度,故障影响等因素,向用户提供修理或更换的建议。
(4)故障隔离与诊断-(诊断时间↓验证和校准时间↓非计划停机时间↓)
故障隔离是实施维修的基础,是在装备设计时,通过实效分析,识别出可能出现的故障,并提出故障解决的措施。通常包括说明文件中的故障判定和处理方法,内置传感器和判定逻辑,实现故障的预警和自修复,也涵盖信息化产品的升级和Bug补丁修复措施。
故障排除形式
要求
手动诊断
需要反复测试才能找到故障。诊断过程需要用到仪表、示波器、量规、测试设备或技术图纸,通常通过排除法实现故障隔离。
自动诊断
通常将故障件从系统上拆卸下来,接到系统上,执行一个或多个诊断程序来隔离故障。也可通过离线或在线的传感器,实现故障的提前隔离。
自诊断
系统一旦出现故障就会转换到诊断模式,识别并隔离故障部件。通常需要机内测试或机内测试设备。
从故障诊断形式来看,“自诊断”作为更高级的方式,在传感技术、物联网+边缘计算能力,结合诊断分析能力(如国际振动分析师)的培养,将有利于大幅提高诊断准确性和即时性,对于减少停机时间(诊断时间↓验证和校准时间↓),通过事先故障判断,机动安排停机检修(非计划停机时间↓)将非常变得非常有利。
运营期维修性
维修性与工业运维/工业服务相结合,其目的是减少停机时间,或以提前诊断,强化预测性计划维修,减少非计划停机时间。但对于大量工业存量设备,以及如何驱动装备制造商强化维修性设计,依然是巨大的挑战。在工业服务生态中应考虑:
(1)工业互联从数字运维+工业服务开始
由于企业面临不同役龄、不同工况,不同供应商供应的生产设备,对于这些存量设备而言,过于强调工业物联网的方案并不可取,一来实施成本非常高,二来设备智能化条件不满足。更经济可行的方式是以停机时分析为基础,实施数字运维+工业服务生态构建。
这包括:备件采购与工业品供应超市融合,构建线上线下结合的MRO工业品供应平台,以减少供应延误时间;维修申请与工业维修服务社区融合,构建线上线下结合的服务共享平台,以减少维修延误时间;维修过程与AR技术结合,以知识和技能共享,减少固有的维修时间;数据分析与工业服务平台结合,以识别和挖掘用户需求,匹配服务商,强化工业服务与制造业的互动能力,加速内外知识积累,培养和传承工匠精神。
(2)逐渐实现工业物联网+工业企业升级转型
固然,对于绝大多数的工业制造业对于物联网诉求并不明显,但对于能源、单体运行设施、作业系统关键设施,以及更智慧城市相关的设施,依然会成为工业物联网的主力市场。并伴随制造业向智能化生产方式发展,制造业用户更重视预测性维修时,将会带来更工业互联网增长的机会,这包括:
A:租赁+工业物联。对于工程机械、农业机械、物流设施等移动性和共享性便捷的设施,租赁模式的普及,使用主体和所有者主体发生变化,对于所有者而言,1.省下的便是赚到的,2.利用率更高赚得更多。为保证随时能租和节约成本,对于预测性维修和使用状态管理更为重要。
B:托管+工业物联。受运维成本及环保风险考虑,工业企业或智慧城市环节(如商业中心、交通、给排水等)将涉及能源、环保以及相关非主体的设施交由第三方托管(包含运维托管和运行托管)。用户只需缴纳≤原运行或运维成本,从而将更专注自身业务。对于这些服务商而言,更少的人力、更低的维护费用、更安全、更节能的运行,是其实现盈利的关键。
C数字运维/数字制造+工业物联。
自由度决定了管理的复杂度,自由度越大,管理也就越复杂。但伴随数字运维/数字制造构建的智能制造生产体系,自由度被高度约束,对于系统的可靠性和维修性要求随之增加。
一部分工业企业开始重视预测性维修,这些工业企业对于系统的“自诊断”能力诉求更为激烈,而将数字运维/数字制造与工业物联网结合起来,将会搭建其基于数据更广义的应用,包括预测性维修、生产调度、排产优化,产品设计优化、工艺优化等更广义的应用范畴。
更长远来看,这些数据与新零售结合,与工业服务生态结合,将重新定义新制造。
(3)CPS工业智能+服务型制造
当构建于数字运维/数字制造+工业物联与工业服务模式的结合,通过对多源数据的分析和处理,对内加速工业制造业知识积累、提升作业系统智能水平,对外则匹配工业服务和工业品/工业装备的供应。
由于单机和系统的可用度、MTTR、MTBF等关键数据被精准记录,对于用户的需求更精准识别和预测。这些客观的数据将形成衡量服务商(含工业服务商和工业装备制造商)重要指标,这将有利于驱动服务商更为注重服务和产品质量,更有利于形成规模化定制能力。
工业物/互联网+新工业服务前景
万物互联并非特指传感器与AI机器智能结合,而是包括人与人、人与设备、设备与设备的多种连接,而这种连接才刚刚开始。而这些是构建于商业模式(商业可行性)+理论基础(维修性和可靠性理论)+技术驱动(传感技术、边缘计算、区块链、AI技术等所构建CPS工业智能)=新工业服务生态构建B2B转型蓝图的等式。
对于未来始于想象,更重要的是现在到未来,无论是工业+互联网,还是互联网+工业的路径,我们不必担心BAT颠覆了工业,还是工业服务产业影响了BAT,只要最终的连接是有利于制造业转型升级、有利于服务型制造,有利于工业服务价值的体现,新工业服务时代便已经到来。
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“精益卫士”人工智能维修辅助系统

  • 参考文献
杨明波,刘华,郭显昌.数字化工厂+工业维修服务体系[M]. 北京:机械工业出版社,2017.
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工业和信息化部党组书记、部长苗圩 亲自推荐
第一本融入TOC约束生产理论、可靠性与维修性工程理论,立足智能制造(数字化工厂)、提出数字化运维、赋能工业制造业转型,面向工业服务生态、工业互联网发展方向应用书籍。
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