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【案例】暴漲的預測性維護市場,盤點五大巨頭的應用案例

2017-04-19 09:39 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:物聯(lián)網(wǎng)智庫 來源:物聯(lián)網(wǎng)智庫
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案例一
 
  去年,蒂森克虜伯電梯在漢諾威工業(yè)博覽會上推出全球首個采用微軟Azure物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)的預測性電梯維保解決方案MAX。借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的力量,MAX可以讓電梯“告訴”維保人員它真正的需求,包括實時維修需求識別、部件更換以及預測性系統(tǒng)維護,從而使得維修人員能及時采取相應措施,大幅度提升電梯的正常運行時間。
 
  通過MAX,電梯可以通過云平臺連接起來,從而對包括運行速度、載重和門系統(tǒng)在內(nèi)的所有功能進行精確監(jiān)測。通過‘微軟Azure機器學習’服務,MAX致力于改變電梯服務,提高效率并在未來實現(xiàn)停機時間縮短一半。
 
案例二
 
  在去年的CES上,微軟高管談論了其 “互聯(lián)汽車”(Connected Car)戰(zhàn)略,該戰(zhàn)略目的是將車輛連接到諸如 Office 365 和 Azure 之類的微軟云服務上。而在今年CES現(xiàn)場,微軟舊調(diào)重彈,再次強調(diào)了“互聯(lián)汽車”的概念,不過他們給此次升級版的Connected Car 2.0取了個新名字叫Connected Vehicle,但是目標并未改變:將汽車聯(lián)入微軟云服務。隨后,微軟與雷諾-日產(chǎn)宣布合作,將在新一代汽車中使用微軟云服務進行導航、預測性維護和遠程車輛監(jiān)控。Microsoft Connected Vehicle是一個“活躍、機動的平臺,以云服務為基礎,旨在解決合作伙伴提出的五個優(yōu)先級核心任務:預測性維護、提高車載產(chǎn)品生產(chǎn)率、高級導航、消費者需求以及輔助自動駕駛”。

GE

  GE的預測性維護包含了兩個角度:一是建立在硬件狀態(tài)監(jiān)控領域之上的 GE Measurements,二是涵蓋了預測性維護的軟件和分析部分的GE Digital。GE的Predix平臺以資產(chǎn)績效管理(APM)的基礎,GE稱其是物聯(lián)網(wǎng)領域第一個“殺手級應用”。此外,GE Digital正在推進數(shù)字雙胞胎的概念,這是預測維護分析的重要基礎。

案例

  GE Transportation再制造工廠是通用集團旗下的柴油機回收、維修及再制造工廠,這個工廠是由舊工廠改造而來,主要是利用Predix平臺在底層實現(xiàn)車間設備的數(shù)據(jù)采集和互聯(lián),然后將這些數(shù)據(jù)反饋到Predix平臺進行分析,來跟蹤設備狀態(tài),產(chǎn)線狀態(tài)和信息,進而提高設備及過程的可控性,降低生產(chǎn)成本和風險,并提升企業(yè)的盈利能力。針對每一臺內(nèi)燃機中柴油機的使用工況進行有針對性的再制造,盡可能利用還可以使用的零部件。
特別值得一提的是,GE Transportation工廠已經(jīng)部署圖像采集和分析系統(tǒng),通過對產(chǎn)線的每個工段進行圖像抓取和匹配識別,實時對車間生產(chǎn)進度和狀態(tài)的跟蹤。

  GE每天監(jiān)測和分析來自1000萬個傳感器的5000萬條數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)涉及資產(chǎn)價值達到萬億美元。Predix工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析云平臺可以幫助客戶將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為準確的決策,及時、主動地確保資產(chǎn)安全、幫助設備更好地運行、消耗更少的燃料、更高效地部署服務,并且最大限度地減少意外停機時間。

  除了GE、西門子等傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)以外,技術(shù)巨頭亞馬遜、思科、Google、IBM以及微軟等也對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)虎視眈眈,甚至一些初創(chuàng)企業(yè)也蠢蠢欲動。值得注意的是,下一代分析技術(shù)的許多技術(shù)創(chuàng)新來自于一些初創(chuàng)企業(yè)。報告指出,由于各種原因(例如成本,數(shù)據(jù)隱私和靈活性),許多原始設備制造商更愿意與較小的供應商進行合作。在有關(guān)預測性維護項目的大軍中,C3 IoT、Uptake和SpaceTimeInsight這三家無疑最受歡迎,資金輸入自然名列前茅。

總結(jié) 

  在現(xiàn)實的生產(chǎn)過程,故障的發(fā)生率遠比我們想像的更加難以控制:產(chǎn)生線突然的停機,排除故障的延時,人為的操作失誤,重復的設備維護導致額外成本的增加,維護設備的不及時性等。我們往往都在被動的接受故障發(fā)生,并在故障發(fā)生后進行著“不能精確計算是否為最合理”的維護。
 
  工廠不僅是設備的集合,更是“活著的管家”,他懂你,他能告訴你目前“家里”各部門的運行狀況,他還能根據(jù)過去運行數(shù)據(jù)與當下運行數(shù)據(jù)的累計進行實時監(jiān)控與分析,預測未來可能出現(xiàn)的狀況,并提前告訴你哪些設備需要維護哪些設備需要更換,這一決策基于客觀的數(shù)據(jù)分析與判斷,規(guī)避了人為的經(jīng)驗主義;同時,提前預警為你留出了充分的時間對維護做提前的準備,避免突然停機再維護的高額成本,這提高了工廠的制造效率。

  更進一步,基于數(shù)據(jù)的智能工廠無處不在,會出現(xiàn)真正的無人工廠,機械手臂替代勞動力,工廠內(nèi)所有設備的運行數(shù)據(jù)都將展現(xiàn)在管理者面前。不僅是了解運營狀況與預測未來,還可自動觸發(fā)工單分派任務與自我維護,甚至還能在不斷的糾錯的過程中,自我總結(jié)與學習,給出更合理的建議與執(zhí)行方案。

  為了適應極富挑戰(zhàn)性的工業(yè)環(huán)境,系統(tǒng)工程領域、生產(chǎn) IT 領域以及業(yè)務系統(tǒng)領域必須實現(xiàn)前所未有的集成以提升生產(chǎn)效率。

  這一偉大變革不是在遙遠的未來,現(xiàn)在就已經(jīng)開始了,你,準備好了嗎?

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