自动化对设备可靠性的影响

自动化通过增强维护操作、数据管理和质量控制来提高设备可靠性

Bryan Christiansen 是 Limble CMMS 的创始人兼首席执行官。在这里，他讨论了自动化如何支持维护操作、数据管理和质量控制。

可靠性涉及设备有效且经济地运行的可用性和能力。这对于评估设备在整个使用寿命期间的故障风险和生产力至关重要。为了量化设备的可靠性，组织会考虑诸如平均故障间隔时间 (MTBF) 和整体设备效率 (OEE) 等指标。这些是数据密集型指标，需要持续监控设备运行状况。

自动化提高了流程和设备的效率，同时加强了对运营和维护数据的管理。根据流程的复杂性、涉及的安全风险、工厂布局等，组织可以通过多种方式实现设备自动化。它们是：

• 数控 (NC) 和计算机数控 (CNC)
• 可编程逻辑控制器 (PLC)
• 工业自动化机器人
• 计算机辅助制造 (CAM)
• 基于硅的自动化芯片

以下是自动化通过简化维护操作、数据管理和质量控制来影响可靠性的一些方式。

1. 自动化和维护

生产设备和技术的发展不断将生产设施转变为需要最少人工干预的先进单元。重点是通过预测性维护的战略实施来限制过程和设备停机时间。配备传感器和状态监控实用程序的自动化系统实时捕获设备的运行状况。通过物联网 (IoT) 传输的数据分析，使维护团队能够提前识别可能导致流程停止或设备损坏的缺陷或错误。

高度自动化的系统包含多个传感器和设备，在处理或维护时需要小心。通过增加检查和检查点的数量，附加设备会使维护操作复杂化。通过使用状态监测传感器，技术人员可以查明并隔离设备中需要纠正或更换的确切缺陷部分。

访问准确的设备数据使组织能够优化其运营、建立安全标准并提高关键设备的使用寿命。收集的数据存储在专用服务器或云平台上以供将来参考。这些数据对于执行根本原因分析（RCA）、故障模式和影响分析（FMEA）以及评估关键资产的可靠性至关重要。

在组织和执行实际维护工作方面，计算机化维护管理系统 (CMMS) 在自动化维护任务方面发挥着至关重要的作用。它们保证对所有设备进行充分和及时的维护。该软件可以与传感器和预测分析集成，为纠正和日常维护任务生成警报，保留每台设备的维护操作的终身日志，并核对备件和工具库存。这样一来，公司就可以确保资产在整个生产周期中都可用，并且以最佳方式运行。

1. 自动化和数据管理

处理昂贵和复杂设备（如航空发动机、现代汽车或先进制造系统）的制造商可能拥有较少的设备，而关于设备实际性能的信息很少。此类组织依靠云技术来创建物理设备的数字副本。物理设备配备了传感器，可将其实际运行特性传递给基于云的等效设备。

收到这些数据后，机器学习技术和算法会提取任何相关的操作数据。通过这种数据交换，制造商可以识别合适的操作模式和影响物理设备操作的常见异常。这项技术也称为数字孪生，使制造商能够在生产中优化设备并最大限度地提高其可靠性。

通过利用云技术和物联网平台，使用先进生产设备的组织可以与开发团队实时协作，并执行远程故障排除或维修。作为回报，组织可以保持其运营运行并保持更高的可靠性得分。另一方面，制造商获得了提高生产设备质量所需的更多数据和见解。

1. 自动化和生产系统

生产需要几个重复的过程，如果手动执行，这些过程很乏味。人工操作员容易疲劳和错误，从而导致生产有缺陷或低质量的产品。通过自动化生产系统，组织可以将进给率等生产条件保持在恒定水平。虽然这对于质量控制很重要，但在提高设备的可靠性方面也发挥着作用。

自动化系统保持准确的生产日志。借助这些数据，组织可以评估其流程的效率并识别导致故障或生产力下降的实例。

最后的想法

通过自动化设备，公司可以提高产品的数量和质量。随着时间的推移，大多数自动化系统都会促进生产数据的收集和存储。

它们还可以最大限度地减少增加过程或设备故障概率的人为错误。访问准确的数据使维护团队能够执行正确的维护活动并主动消除导致经常性停机的缺陷。适当的维护、最佳的可用性和可承受的运营成本有助于系统可靠。