【導(dǎo)讀】對(duì)于工廠(chǎng)的運(yùn)維管理者而言，確保所有產(chǎn)線(xiàn)的高效穩(wěn)定長(zhǎng)久運(yùn)行是其核心目標(biāo)。既要安排好不同產(chǎn)線(xiàn)之間的流水順序，合理規(guī)劃物料流轉(zhuǎn)路徑，又要盡可能增加每一臺(tái)工業(yè)設(shè)備的工作時(shí)間，達(dá)到更高負(fù)荷的運(yùn)轉(zhuǎn)。但這絕非易事，每一臺(tái)工業(yè)設(shè)備，哪怕是同樣的批次購(gòu)買(mǎi)，在同樣的時(shí)間點(diǎn)投入使用，承載著完全相同的工作負(fù)荷，其各自的損耗程度和故障出現(xiàn)頻率也不盡相同，無(wú)法做到統(tǒng)一管理。
對(duì)于工廠(chǎng)的運(yùn)維管理者而言，確保所有產(chǎn)線(xiàn)的高效穩(wěn)定長(zhǎng)久運(yùn)行是其核心目標(biāo)。既要安排好不同產(chǎn)線(xiàn)之間的流水順序，合理規(guī)劃物料流轉(zhuǎn)路徑，又要盡可能增加每一臺(tái)工業(yè)設(shè)備的工作時(shí)間，達(dá)到更高負(fù)荷的運(yùn)轉(zhuǎn)。但這絕非易事，每一臺(tái)工業(yè)設(shè)備，哪怕是同樣的批次購(gòu)買(mǎi)，在同樣的時(shí)間點(diǎn)投入使用，承載著完全相同的工作負(fù)荷，其各自的損耗程度和故障出現(xiàn)頻率也不盡相同，無(wú)法做到統(tǒng)一管理。
而工廠(chǎng)一旦出現(xiàn)意外停工一次，就會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。來(lái)自西門(mén)子的一份報(bào)告顯示，《財(cái)富》全球500強(qiáng)中制造和工業(yè)企業(yè)每年因計(jì)劃外停機(jī)而損失的時(shí)間總計(jì)達(dá)330萬(wàn)小時(shí)。據(jù)計(jì)算因停機(jī)而造成的財(cái)務(wù)成本高達(dá)8,640億美元，相當(dāng)于其年收入的8%。
圖1：由于意外停機(jī)造成的損失（圖源：西門(mén)子）
為了避免意外停機(jī)造成的巨大經(jīng)濟(jì)損失，就要在設(shè)備發(fā)生故障之前提前完成維護(hù)工作。而依據(jù)某一類(lèi)型號(hào)設(shè)備劃定的一個(gè)統(tǒng)一的維護(hù)時(shí)間安排，落實(shí)到每一臺(tái)設(shè)備必然存在一定的冗余量。只是進(jìn)行這樣的計(jì)劃維護(hù)，一方面會(huì)增加由于維護(hù)帶來(lái)的計(jì)劃停機(jī)時(shí)間；另一方面，又會(huì)增加運(yùn)維人員的工作負(fù)擔(dān)。更關(guān)鍵的是，這種計(jì)劃之內(nèi)的過(guò)度維護(hù)工作，無(wú)法預(yù)測(cè)到不在維護(hù)之內(nèi)的突發(fā)狀況。
理想的情況是能夠針對(duì)每一臺(tái)設(shè)備的具體狀況，在其即將發(fā)生重大故障之前進(jìn)行維修，甚至可以忽略掉一些并未影響到實(shí)際生產(chǎn)的微小故障，持續(xù)觀(guān)察其故障的發(fā)展進(jìn)程，合理安排后續(xù)維修時(shí)間。由此便可把過(guò)度維護(hù)中的“冗余量”盡量減少，從而實(shí)現(xiàn)每一臺(tái)設(shè)備的更長(zhǎng)工作時(shí)間，這便是工廠(chǎng)預(yù)測(cè)性維護(hù)的由來(lái)。
圖2：不同維護(hù)方式對(duì)比（圖源：Microsoft）
工廠(chǎng)預(yù)測(cè)性維護(hù)如何做到精準(zhǔn)預(yù)測(cè)？
當(dāng)我們提到工廠(chǎng)預(yù)測(cè)性維護(hù)的時(shí)候，可以是一個(gè)很大的概念，涉及到整個(gè)工廠(chǎng)的多條產(chǎn)線(xiàn)，上百臺(tái)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和維護(hù)管理系統(tǒng)；也可以是一個(gè)稍小的應(yīng)用，例如具體到電機(jī)的預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案。但不論是大規(guī)模的工廠(chǎng)預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)，還是單一的設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)方案，工廠(chǎng)預(yù)測(cè)性維護(hù)的實(shí)現(xiàn)，本質(zhì)上是一種基于數(shù)據(jù)的智能決策過(guò)程。它不僅僅依賴(lài)于數(shù)據(jù)采集的精度和算法模型的高效性，還涉及到整個(gè)數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的建設(shè)和優(yōu)化，包括數(shù)據(jù)的傳輸、存儲(chǔ)、處理和應(yīng)用。
圖3：預(yù)測(cè)性維護(hù)流程（圖源：SAP）
提高數(shù)據(jù)采集精度
在現(xiàn)代預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)中，通過(guò)部署多種傳感器，如振動(dòng)傳感器、溫度傳感器、電流和電壓傳感器，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。這些傳感器能夠捕捉到設(shè)備的細(xì)微變化，例如由軸承磨損或電機(jī)故障引起的振動(dòng)頻率改變。
而要注意的是，數(shù)據(jù)采集的精度不僅僅和傳感器本身的參數(shù)相關(guān)。選擇符合特定監(jiān)測(cè)需求和工業(yè)環(huán)境的高精度傳感器只是第一步，而后還有信號(hào)處理、校準(zhǔn)等一系列具有挑戰(zhàn)性的電路設(shè)計(jì)工作。
模擬信號(hào)在傳輸過(guò)程中容易受到噪聲和干擾的影響。使用高質(zhì)量的信號(hào)處理芯片（如放大器和ADC轉(zhuǎn)換器）可以確保信號(hào)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。這些組件負(fù)責(zé)將傳感器捕獲的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，同時(shí)使失真和噪聲更小。
為保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，對(duì)傳感器進(jìn)行定期校準(zhǔn)是必要的。此外，考慮環(huán)境因素對(duì)傳感器性能的影響（如溫度變化）并進(jìn)行相應(yīng)的補(bǔ)償，也是確保數(shù)據(jù)精度的關(guān)鍵。
此外，整個(gè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)應(yīng)該考慮到信號(hào)的完整性和抗干擾能力，這包括傳感器布線(xiàn)、電源管理以及信號(hào)的隔離和過(guò)濾。
通過(guò)這些方法，可以確保從傳感器到數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的每個(gè)環(huán)節(jié)都保持高水平的精度和可靠性，從而為預(yù)測(cè)性維護(hù)提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
圖4：工廠(chǎng)PdM系統(tǒng)（圖源：predicta4）
高效的算法模型
數(shù)據(jù)本身并不能提供洞見(jiàn)，關(guān)鍵在于如何處理和分析這些數(shù)據(jù)。在獲取到了精準(zhǔn)的物理信息之后，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)發(fā)揮著重要作用。通過(guò)訓(xùn)練算法模型識(shí)別正常運(yùn)行與故障狀態(tài)之間的差異，可以實(shí)現(xiàn)故障的早期檢測(cè)。例如，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，算法可以識(shí)別特定設(shè)備的正常振動(dòng)模式，并將其與異常模式區(qū)分開(kāi)來(lái)。
預(yù)測(cè)算法的精準(zhǔn)度，也可以通過(guò)多種途徑來(lái)提高。
01 定制模型
一方面，可以為特定類(lèi)型的設(shè)備或特定的故障模式定制開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以提高故障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。這包括使用監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而精確識(shí)別設(shè)備的正常和異常行為模式。
02 集成數(shù)據(jù)
另一方面，將來(lái)自不同傳感器的數(shù)據(jù)集成到一個(gè)統(tǒng)一的分析框架中，通過(guò)數(shù)據(jù)融合獲得設(shè)備狀態(tài)的更全面視圖。同時(shí)使用基于物理模型的方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過(guò)多模型集成獲得更全面的故障預(yù)測(cè)。再者，建立一個(gè)反饋機(jī)制，以根據(jù)實(shí)際維護(hù)結(jié)果和設(shè)備性能數(shù)據(jù)不斷調(diào)整和優(yōu)化預(yù)測(cè)模型。這涉及到定期重新訓(xùn)練模型，以適應(yīng)新的操作條件和設(shè)備磨損模式。
通過(guò)以上技術(shù)方法，可以顯著提高預(yù)測(cè)性維護(hù)的準(zhǔn)確性，從而更有效地預(yù)防設(shè)備故障和減少停機(jī)時(shí)間。
可靠的連接實(shí)現(xiàn)工廠(chǎng)預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)的基石
上文探討了如何提高預(yù)測(cè)性維護(hù)的準(zhǔn)確性，而這種準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)是可靠的連接。連接器看似毫不起眼，但在任何一個(gè)工業(yè)系統(tǒng)中都不可忽視。在保持系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性、確保信號(hào)傳輸?shù)目煽啃砸约胺奖憔S護(hù)和故障排除方面，連接器起著關(guān)鍵作用。雖然它們不直接參與數(shù)據(jù)分析或預(yù)測(cè)算法，但它們的存在對(duì)于確保整個(gè)預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)正常運(yùn)行是必不可少的。
在傳感器和數(shù)據(jù)采集硬件之間必須要有穩(wěn)定可靠的連接，這樣才能確保傳感器收集到的模擬信號(hào)能夠穩(wěn)定傳輸?shù)綌?shù)據(jù)采集系統(tǒng)中。而在各種工業(yè)控制系統(tǒng)和計(jì)算設(shè)備之間，如PLC、HMI和服務(wù)器等，也需要工業(yè)級(jí)的連接器來(lái)保證數(shù)據(jù)和控制指令的流通。此外，預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)中的傳感器、控制器和其他一切電子設(shè)備的供電，都離不開(kāi)穩(wěn)定的電源連接。
圖5：工業(yè)應(yīng)用的各類(lèi)連接器（圖源：Samtec）
SEARAY? SEAM系列是Samtec推出的一款適用于工業(yè)場(chǎng)景的高速連接器，提供高達(dá)56Gbps的PAM4性能。這款器件在7mm至17.5mm的堆疊高度范圍內(nèi)，可提供多達(dá)500個(gè)單端I/O，滿(mǎn)足高性能和惡劣環(huán)境下電子產(chǎn)品的第3類(lèi)驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)（IPC J-STD-001F/IPC-A-610F）。
特別值得一提的是，該器件采用了Samtec獨(dú)有的Edge Rate?觸點(diǎn)設(shè)計(jì)，這一技術(shù)專(zhuān)為高速和高頻應(yīng)用的連接器優(yōu)化性能和耐久性。Edge Rate?技術(shù)降低了插拔摩擦力，延長(zhǎng)了器件的使用壽命；同時(shí)，它還減少了信號(hào)損失和串?dāng)_，從而顯著改善了信號(hào)完整性，這對(duì)于保證高速信號(hào)傳輸?shù)馁|(zhì)量至關(guān)重要。有興趣了解更多信息的用戶(hù)可以在貿(mào)澤電子官網(wǎng)搜索產(chǎn)品編號(hào)‘SEAM-40-03.5-S-10-2-A-K-TR’。
圖6：Samtec SEARAY? SEAM系列連接器（圖源：Samtec）
另一個(gè)給大家推薦的連接器是Samtec的T1M 1mm離散電線(xiàn)端子板。該端子采用磷青銅觸點(diǎn)材料和液晶聚合物(LCP)外殼材料制成，額定電流為3.3A，額定電壓為250V，工作溫度范圍為-40°C至+125°C，可以在嚴(yán)苛的工業(yè)環(huán)境中提供穩(wěn)定的連接。感興趣的用戶(hù)可以前往貿(mào)澤電子官網(wǎng)搜索“T1M-05-F-SH-L-K”，獲取更多產(chǎn)品信息。
圖7：Samtec T1M離散電線(xiàn)端子板（圖源：貿(mào)澤電子）
預(yù)測(cè)性維護(hù)市場(chǎng)，挑戰(zhàn)和機(jī)遇并存
根據(jù)MarketResearchFuture的一份報(bào)告，預(yù)測(cè)性維護(hù)（PdM）市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2022年的218.3億美元增長(zhǎng)至2030年的1113億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）為26.20%。市場(chǎng)增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力是降低維護(hù)成本的不斷增長(zhǎng)需求以及實(shí)時(shí)流分析技術(shù)的廣泛應(yīng)用。
圖8：PdM市場(chǎng)規(guī)模（圖源：WOIN）
然而，對(duì)于許多工廠(chǎng)來(lái)說(shuō)，部署一個(gè)高效的預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)仍然是一個(gè)充滿(mǎn)挑戰(zhàn)的任務(wù)。這一系統(tǒng)的建立需要投資昂貴的傳感器、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析工具。此外，將預(yù)測(cè)性維護(hù)集成到現(xiàn)有維護(hù)流程中可能需要進(jìn)行重大的組織變革。這意味著員工需要接受新技術(shù)的培訓(xùn)，同時(shí)管理層也需要理解并支持這種新方法。
但對(duì)于工廠(chǎng)管理者而言，這場(chǎng)投入是值得的，因?yàn)橹挥蓄A(yù)測(cè)性維護(hù)才是未來(lái)智能工廠(chǎng)所必備的維護(hù)策略，這種策略也將支撐現(xiàn)代工業(yè)企業(yè)持續(xù)提高其運(yùn)營(yíng)效率和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
（來(lái)源：Mouser Electronics ）
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