远程状态监测与服务：高效、具成本效益交付的秘诀

公司转向远程服务和状态监测以削减成本、更高效利用服务人员、大幅改善现场设备运营。

工业物联网解决方案赋能远程监测与服务

设备制造商今日必须在性能和可靠性上差异化产品。频繁两者关键是服务。然而，扩大服务工作可能劳动密集且昂贵。越来越多公司转向远程服务和状态监测削减成本、更高效利用服务人员、大幅改善现场设备运营。

RTInsights近日与西门子MindSphere行业解决方案经理Fernando Martinez Calderon对话。讨论监测和服务设备痛点，以及包含远程状态监测和远程服务产品的物联网解决方案如何实质性帮助。具体讨论MindSphere®，西门子工业物联网即服务解决方案。以下对话摘要。

RTInsights: 公司使用MindSphere等工业物联网解决方案进行远程状态监测和远程服务能获得什么益处？

Martinez Calderon: 益处充足，实施正确类型解决方案时更强。例如看MindSphere资产健康与服务中心解决方案能力，支持远程状态监测、远程服务等更多。制造商或OEM可对设备状况拥有完全、持续透明度。采集原始数据可在边缘监测分析关键流程，然后发送云进一步分析处理。有边缘分析能力，敏感数据留在现场；进而可定义发送云数据片段及其粒度和频率。例如某些信号平均值每小时、或仅特定触发器检测时。

边缘到云组合给服务提供商真实理解机器运行同时保护客户隐私。但根本价值是早期捕获异常、在变成真问题前。

此类能力日益关键。多年设备制造商多聚焦卖机器，视服务为次要提供项。这还行直到低价提供商竞争出现，特别是亚洲国家。仅卖机器不再盈利——服务成差异化因素。

为有效竞争低成本提供商、在功能/特性战保持领先，制造商需确保机器始终运行、最可靠。需保证机器最高吞吐量、最少问题。

现在一些机器制造商高达半数利润来自服务合同。然而提供卓越服务可能昂贵，特别是单干公司。但用西门子方案，制造商或机器OEM可有效对齐利益。这帮助他们交付好得多服务而不增成本——甚至某些情况降成本。该领域常见效衡量KPI是单次服务成本。MindSphere资产健康与服务中心可降低该KPI。

为此，方案帮助消除最昂贵紧急情况。制造商和机器OEM有能力通过采集数据识别异常发生时、在变成大问题前处理。这不同于传统状态监测，要求专家去客户现场每年一两次做机器健康分析。

用方案，制造商和机器OEM获持续监测无需派人现场。这是第一步。此外，方案不只监测"慢"信号如压力温度，也监测机器振动。测量振动和其他关键参数，制造商或机器OEM可提前数月检测问题。

远程状态监测能力用MindConnect边缘分析系统。有它，OEM能在异常成真问题前检测分析、有时远程修复那些问题。

某些情况如硬件需更换，现场访问仍必要。但那些情况现场访问可更高产。知情况下，具正确技能、配正确零件技术人员可派遣服务。他们知问题、能马上修。

RTInsights: 您谈了很多远程状态监测；远程服务能力如何？

Martinez Calderon: 资产健康与服务中心方案第二主要部分是远程服务，可用远程分析、修复、或至少开展缓解活动。

例如，假设远程状态监测系统检测机器异常。服务工程师需访问机器存储数据做全面根因分析。通常涉及服务技术人员需现场。一旦确定问题，第二次访问再修机器或换部件。可见需多次访问，导致昂贵差旅时间和长期停机。

用MindSphere远程服务，服务工程师可看数据远程做首次诊断。意味着专家去机器时，首次就是对人、对工具、对零件。更进一步，视问题类型，整个修复可能远程完成，消除现场访问需求。

这些远程状态监测和远程服务能力结合使资产健康与服务中心方案非常强大。组合让机器用户近乎消除停机或紧急情况。当然总有服务维护发生，但至少可计划、服务团队资源花费更明智。

RTInsights: 这些方案解决什么痛点？

Martinez Calderon: 头号痛点是非计划停机和服务成本上升。

第一，非计划停机常因被动维护方法。那方法问题：设备故障时，服务提供商需被告知，然后服务团队必现场分析问题。非快修，离开数天后带正确工具、正确同事、正确零件返修。这种被动方法许多机器服务方式，但耗时、昂贵、低效。

稍好方法是主动。关键机器常采预防性维护。而非等故障，服务团队固定时期（年一次、半年一次、季度一次等）现场检查机器。访问期间尝试在负面影响生产前捕获问题。然而问题只能有时捕获——仍有时这方法失手。

例如，假设某机器定期服务定在圣诞假期慢时。11月出问题咋办？现在服务被动，潜在导致停机、质量问题、少生产。加上这方法仍需人永久跑腿检查机器咋样。

预测性方法结合远程服务能力，有效得多。这样服务团队少跑腿多、能更及时更有组织反应。这是西门子MindSphere资产健康与服务中心方案提供方法。

RTInsights: 能再多谈预测性与主动/被动维护区别？

Martinez Calderon: 理解为何如此重要，看服务咋做。通常服务提供商唯一信息是客户电话说有问题——机器停了。虽试解释咋发生，那些描述不太有用。加上基于客户观点/观察非真实设备数据。

公司派技术人员现场，但常未准备好、更像侦探查"这机器啥问题？为啥坏？" 访问期间可能无正确工具、正确备件、有时甚至无正确技能组合。

用西门子MindSphere方案，制造商和机器OEM可基于数据和事实、在全机器故障前、从远程位置做首次预测分析。若传感器指示异常，侦探工作从那首次指示开始。可分析数据找问题根因无需上现场。

这巨大因减少差旅量。方案允许服务团队组织规划工作而非紧急模式运营。或非硬件修复，可远程服务机器用软件更新修那些问题。这对接收服务方更友好因得即时解决无差旅费。

RTInsights: 结束前，能总结用西门子MindSphere方案益处？

Martinez Calderon: 西门子引入单一集成接口把系统串起，这大大区别于市场竞争对手。有些有监控系统。其他有物联网平台。还有些有远程服务能力和应用或工单系统。只有西门子让方案连接且非常用户友好。服务团队被赋能真正聚焦用知识为客户提供价值。

我们跑远程状态监测系统。若识别异常，触发事件或自动告警。本质举手说"我这有点不对劲"。立即自动，集成资产健康与服务中心方案创建服务工单。工单经工单生命周期管理、持续开放直到服务提供商解决问题关工单。

工单生命周期期间，发生一切被记录工单。意味着服务团队必须做许多协议流程现在自动由我们方案搞定。一切被监控。一切被协议。

那只是第一步。之后用户可分析那些工单和服务案例。能说："好，去年啥服务案例高发？机器有系统性问题？服务相关啥被忽视？"

这种长期分析公司真享受。远程服务仪表盘提供KPI洞察，如工单一般开多久？某机器健康状态待多久？多频有工单？工单有周期性？分析这些服务案例，我们能交付各类洞察给设备制造商和OEM。

因我们是西门子，符合远程状态监测和远程服务行业要求。我们在自己工厂用这些系统，那些是世界最大最先进工厂一些。这些方案工作很好、增加大量价值。我们把所有这经验、所有这知识带给外部世界，因我们认为对大家双赢。