自动化如何提升设备可靠性：强化维护、数据与质量

Bryan Christiansen是Limble CMMS创始人兼CEO。此处他探讨自动化如何支持维护运营、数据管理与质量控制。

可靠性关乎设备可用性与有效、经济运行能力。对估算故障风险及设备全寿命周期生产力至关重要。为量化设备可靠性，组织考量平均故障间隔时间（MTBF）和总体设备效率（OEE）等指标。这些是数据密集型指标，要求持续监测设备运行状况。

自动化提升流程与设备效率，强化运营与维护数据管理。组织可根据流程复杂度、安全风险、厂房布局等以多种方式自动化设备：

• 数控（NC）与计算机数控（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运营、数据管理、质量控制影响可靠性的几个方面。

1. 自动化与维护

生产设备与技术演进持续将生产设施转型为需最少人工干预的先进单元。重点在于通过预测性维护战略实施，限制流程与设备停机时间。配备传感器与状态监测工具的自动化系统实时采集设备运行状况。通过物联网（IoT）传输的数据分析，使维护团队能提前识别可能导致流程停止或设备损坏的缺陷或错误。

高度自动化系统包含多个传感器与设备，操作维护需谨慎。额外设备增加检查点，使维护运营复杂化。通过状态监测传感器，技术人员可精准定位并隔离需修正或更换的设备确切缺陷部位。

获取准确设备数据使组织能优化运营、建立安全标准、延长关键设备寿命。数据存储于专用服务器或云平台供未来参考。数据对根因分析（RCA）、失效模式与影响分析（FMEA）及关键资产可靠性评估至关重要。

在组织与执行实际维护工作方面，计算机化维护管理系统（CMMS）在自动化维护任务中扮演关键角色。它们保证所有设备获得充分及时维护。软件可与传感器和预测分析集成，生成纠正性与例行维护任务警报，记录每台设备全生命周期维护操作日志，协调备件与工具库存。从而确保资产在整个生产周期可用且运行最优。

2. 自动化与数据管理

处理航空航天发动机、现代汽车或先进制造系统等昂贵精密设备的制造商，运行单位可能较少，且缺乏设备实际性能信息。此类组织依赖云技术创建物理设备的数字副本。物理设备装备传感器，将实际运行特性传输至其云端对应体。

接收数据后，机器学习技术与算法提取相关运营数据。通过数据交换，制造商可识别适宜运行模式及影响物理设备运行的常见异常。该技术亦称数字孪生，使制造商能在生产中优化设备、最大化可靠性。

借助云技术与IoT平台，使用先进生产设备的组织可与开发团队实时协作，执行远程故障排查或维修。组织因此能维持运营、保持更高可靠性评分。制造商则获得更多数据与洞见，以改进生产设备质量。

3. 自动化与生产系统

生产包含多个重复流程，人工执行枯燥乏味。人工操作员易疲劳犯错，导致次品或低质产品。自动化生产系统可维持进给速度等生产条件恒定。这对质量控制重要，也增强设备可靠性。

自动化系统保持准确生产日志。凭此数据，组织可评估流程效率、识别导致故障或生产力下降的实例。

结语

通过设备自动化，企业可提升产品数量与质量。大多数自动化系统促进生产数据长期收集存储。

它们也最小化人为错误导致的流程或设备故障概率。获取准确数据使维护团队能执行正确维护活动，主动消除导致反复停机的缺陷。适当维护、最优可用性、可负担运营成本共同构建可靠系统。