构建全新数字化工厂自适应数字化工厂三部曲（下）

2017-11-10 08:51

4.预防性维护与数字化指令性维护

正如我们所描述的，自适应数字化工厂进行顺利超越了反应性召回和维修，并且提高甚至超越精益和六西格玛方法论。

精益制造商一直赞同全面生产维护的理念，该理念具有改善设备综合效率的目标。通过全面生产维护，诸如迅速转换的技术被用来增加生产率同时降低停机时间。

在自适应数字化工厂，工艺过程数字化和决策管理被用来避免设备失效的后果。该想法是在设备失效前通过替代或维修废旧部分来阻止失效。在当前的环境下，通过物联网和大数据，实现现代化维修。

预防性维护的到来代表了自动化和智能化维护的数字化革命的重要里程碑。通过预防性维护，对于信息或来自万物的事件的大数据分析被分析表明能够用作维护。来自于追踪操作条件，怎样使用设备，设备是怎么出现故障的，传感器的数据是可以利用的。如此能够减少浪费，同时创造一个更精益的机构。

我们设想一个场景，一个大型农场设备制造商使用新技术来帮助农民提高农作物产量。制造商有机会使用来自联网设备的前所未有的大量的性能数据。制造商的目的是使用数据分析来预测设备在将来什么时候需要维修。物联网收集关于设备及其状态的数据，当达到阈值或发生异常时引发警报，为下次采取措施提供参考。

而另外一种是数字化指令性维护。通过利用维护过程及决策的端到端的数字化，通过指令性维护实现维护的变革性优化。当和物联网配合时，指令性维护才完整。它包含以下内容：全面的生产维护、自主学习和自适应维护，以及基于历史数据进行预见性分析的模型。一个非常棒的方法是不间断地监测和学习来自物联网数据的行为，同时适应维护的先后顺序。遥控设备能追踪机器的位置、燃料消耗和利用率。分析数据来进行最初的诊断并阻止问题的发生。最终提高运行时间，同时增加机器和操作者的生产率。

这种维护方式，可以实现价值流的自动化：自动化的价值流整合端到端的联网设备（物联网）、供应商、制造商、消费者。这个价值流通过自动化和数字化的工艺过程（该过程是完全可视化并可控制的端对端工艺过程）将用户的设备和维护的整个生命周期绑在一起。

5.联网生态系统的影响

尽管互联网上的网联设备自问世以来就一直存在，但直到最近，物联网才对工业尤其是制造业产生了重大影响。从联网的家居、汽车、城市到工业，如健康、保险、制造业、公共事业，网联与智能设备正在改变整个生态系统。作为物联网不同分支，消费者物联网和工业物联网经常被相互对比。

家居物联是前者的典型代表，而服务于过程或离散制造业的物联，则是工业物联网的代表。物可以是小型设备，如智能手表或监控监测设施，这些设施可以通过智能手机联网（越来越多的智能手机自身就提供复杂的监控功能），也可以是大型机器如涡轮发动机、风电设备、油气开采设备、机器人等越来越智能化、半自主化，甚至完全自主化的设备。

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