状态监测对工业4.0至关重要

世界现在正处于第四次工业革命的黎明，也就是所谓的“工业4.0”——从计算机系统到网络物理系统的转变，由物联网、云计算和人工智能等技术推动。

在最严格的意义上，工业4.0是将新技术集成到当前的工业流程中，本质上是创建智能网络，其中智能机器与机器交互成为常态。例如，装配线上的机器可以智能化地监控和预测故障，而这些故障又可以自动触发维护程序。

尽管自动化和人工智能接管世界的情况似乎有些过于夸张，而且在不久的未来不太可能，但很有可能的是，机器互联将很快成为制造领域的下一个大事件。以下是将工业生态系统定义为工业4.0的关键组成部分：

互通性

这指的是机器，传感器，设备和人员进行通信和共享信息的能力。

信息透明度

信息透明度定义为系统将从物理世界获得的数据聚合到虚拟副本中的能力。

技术援助

技术援助是指系统协助人类解决问题和做出决策的能力，同时还能够在某些任务中为人类提供物理帮助。

分散的决策

分散决策是指系统自主决策的能力，本质上是采用人工智能执行任务，人为干扰最小。

但是，向工业4.0过渡涉及各种挑战；例如确保数据安全和网络物理系统的高度可靠性，避免因自动化等原因造成的工作损失。此外，为了通过防止停机来提高机器的可用性，维护服务在制造业中变得至关重要。因此，转型到工业4.0也意味着必须升级现有的维护操作。

目前，预防性维护（PM）是广泛采用的维护策略。它本质上意味着定期安排维护 - 当机器仍处于工作状态时 - 以避免任何重大故障的发生。如今，车辆，电器，机器等通常采用预防性维护策略进行维修。对于工业4.0来说，这还不够，因为将技术融入现有流程的潜在原因包括提高运营效率和可靠性，实现成本效益以及发展业务。由于以下原因，预防性维护不提供这些服务：

PM不符合成本效益

因为它是基于时间的，因此需要定期维护，如果过早地进行维护，则特别会增加所产生的成本。

PM需要大量的资源投入

通过定期维护，实体需要投入更多备件。如果未正确规划维护，这可能会再次增加成本。

无法避免计划外的停机时间

虽然PM可以在很大程度上避免由于定期维护而导致的意外停机，但在意外停机的情况下，它会耗费时间和资源。

PM是劳动密集型的

PM通常在完全工作状态的设备上进行，导致不必要的停机时间，以及投入不必要的劳动力。此外，由于PM是劳动密集型的，维护人员也需要定期接受培训，考虑到制造商争取最大的资源生产率，这是昂贵且非常不方便的。

制造商越来越多地采用工业4.0技术来使其运营变得更加智能，并且状态监测正在成为一种主动，经济高效且及时维护的颠覆性解决方案。

状态监测

状态监测是预测性维护的一个组成部分。作为其名称的暗示，与预防性维护不同，预测性维护依赖于机器的状况而不是定期设置的时间表。

状态监测是指监测机器的某些参数，以识别早期阶段任何故障的发展。例如，目前采用预防性维护策略，一旦车辆行驶了一定距离（例如15,000公里），就需要对车辆进行维修；无论车辆状况如何，这都可以完成，有时可能没有必要。相反，通过状态监测，车辆维修可以在12,000公里或20,000公里处完成，这完全取决于其状况，因此带来许多额外的优势。

工业4.0中状态监测的相关性

工业4.0技术的兴起为大幅提高生产运营的可靠性和效率提供了机会。来自微软，Seebo和IBM等公司的状态监测解决方案承诺可以轻松过渡到工业4.0。

为了明确状态监测的方式，简要概述德国造纸厂如何利用该战略使其更接近工业4.0，这将是有益的。三菱HiTec纸业欧洲公司生产热敏成像纸，在德国的工厂部门使用现代方法进行涂层。他们面临的挑战是如何保持大型高速风扇用于烘干涂层，使其质量不平衡，最终导致工厂关闭。为了解决这个问题，设计了一种能够持续监控风扇振动的系统。在采用一种条件监测维护策略的情况下，他们能够识别出逐渐出现的故障，比如漂浮干燥器的不规则性。这种早期的识别使他们能够快速地安排维护，并且能够计划停机所需的停机时间，最终增加机器的可用性，并降低总体运营成本。

如上所述，状态监测是工业4.0的重要组成部分，以下是它提供的一些主要好处：

• 减少意外停机时间

• 降低劳动力成本

• 提高机器可用性和过程可靠性

• 提高工作安全性

• 与预防性维护相比，估计节省8％至12％的成本

除了这些之外，还有许多其他优势在工业4.0下，主要的一点是它为更容易采用智能解决方案铺平了道路。

结论

虽然绝大多数行业仍然处于传统装配线和自动化流程的小规模实施之间，向工业4.0的过渡成为一项巨大的挑战。然而，为了赶上激烈竞争的市场，行业需要寻找能够在不影响其性能的情况下快速过渡到4.0的解决方案。状态监控就是这样一种解决方案，可以简化这种转变，为采用工业4.0铺平道路。

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