瓶中预测信息：古老过程的现代方法

酿酒的艺术可以追溯到公元前 7000 年之前的一段时间，当时水果和谷物被发酵以供个人消费和娱乐。然而，在这个现代时代，同样的过程已经工业化，用于大批量生产和全球分销，这使得它更像是精密的化学制造，而不是周末消遣。

用于发酵、测试、老化、装瓶、包装和分销的机械意味着酒精行业完全有能力进行在线预测性维护 (PdM) 的革命，确保质量和数量跟上您品牌的需求。

酿酒厂和啤酒厂规模庞大、复杂且能源密集。他们运行的流程看似设备的小问题可能导致产品质量的重大问题。

他们还 24/7 全天候运行，停机时间通常会导致每小时高达 40,000 美元的生产损失。预测性维护可以克服这些挑战。它可以减少停机时间和维护成本。它还可以帮助优化生产性能、保障产品质量和减少能源费用。对盈利能力的潜在影响是巨大的。

当您的仓库里装满了陈旧并等待成熟的仓库时，预测性维护似乎是一个小众话题，但是，酿酒厂所有者不应低估预测性维护可能对其业务产生的巨大影响。正如许多其他工业部门的公司已经发现的那样，引入预测性维护计划可以对盈利能力做出重大贡献。

此外，酿酒厂和啤酒厂经营者面临着与发达国家老龄化经济体中的企业相同的人口挑战，70% 的有经验的工人将在未来 15 年内退休。

公司需要找到方法来防止所有这些专业知识都流失到企业中。嵌入在最新自动化系统中的机器学习和人工智能可以帮助应对不断变化的技能短缺问题。

有什么不同可以进行预测性维护吗？

预测性维护依赖于监控机器的状况，以便在出现问题时更早地识别出来。这使工程师能够在问题导致可能影响性能或中断生产的故障之前解决问题。那么这对酿酒厂或啤酒厂会有多大的影响呢？

以一个简单的轴承故障作为可能出错的常见示例。制造商为每个轴承给出了预期的使用寿命，但据估计，只有不到 10% 的轴承在失效前达到该极限。这意味着十分之九的轴承故障为时过早。换句话说，只有在正确的状态监测系统到位时才能避免它们，以便在即将发生故障时发出警告。

在一个可能在单个站点上安装数千个轴承并且由于机械故障导致的计划外停机通常会造成每小时 40,000 美元的生产损失的行业中，很容易看出防止这些故障如何影响盈利能力。

除了减少高达 50% 的停机时间外，预测性维护的其他好处还包括降低劳动力成本、优化备件管理以及避免对酿酒厂或啤酒厂或产品质量造成任何二次损害。

现代解决方案承诺具有说服力的投资回报率

预测性维护系统需要有效的状态监控——观察机器行为模式的变化，这可能是麻烦酝酿的迹象。

这曾经意味着数据专家不得不费力地监控和分析来自单个机器的数据。但最新的自动化系统使用先进的机器学习算法来提供状态监测，而无需人工干预。

这些自动化状态监测解决方案也是基于云的，并且易于扩展，因此可以轻松地在几台机器上进行测试，然后在整个操作中无缝地推出它们。

这种基于云的软件即服务 (SaaS) 交付模式意味着每台机器的价格通常会随着预测性维护部署所覆盖的机器数量的增加而急剧下降。

通过削减实施状态监测所需的投资、时间和精力，新一代智能解决方案已大大改变了投资回报 (ROI) 等式，有利于预测性维护。

例如，经验表明，Senseye 客户仅在第一年就可以预期收回 5 到 10 倍的订阅成本，此外：

Senseye PdM 基于云的预测性维护解决方案从站点周围的现有传感器获取数据，并将其转换为有关其监控的机器状况的信息。现有用户包括制造业、重工业、汽车和快速消费品领域的蓝筹公司，他们通常可以将计划外停机时间减少 50%。

该系统旨在从第一天开始学习，并在短短 14 天内开始提供有用的见解。操作员可以使用有用的信息预先启动系统——例如，在运行中记录的数据，直到以前的故障——但如果需要，算法被设计为从头开始。

虽然大多数状态监测系统都关注“机器健康”的抽象概念，但 Senseye PdM 迅速学会使用注意力指数将操作员的注意力引导到他们最紧迫的维护优先事项上。

每当 Senseye PdM 发出警报时，操作员可以通过触摸按钮指示该警报是否有用。这逐渐教会系统将操作员的注意力引导到最重要的趋势或事件上，而不是用来自各个方向的低级别警报轰炸它们。这在可以覆盖数百甚至数千资产的主要部署中特别有用。

虽然 Senseye PdM 立即开始提供有效支持，但最终目标是达到能够准确预测每项资产的剩余使用寿命 (RUL) 的程度——一种称为预测的技术。这就像手头有一位经验丰富的操作员，他知道何时需要立即注意嘎嘎作响的泵，以及何时可以安全地离开，直到下一次计划停机。

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