英国著名科幻作家阿瑟·c·克拉克在他的第三定律预测:“任何非常先进的技术,初看都与魔法无异”
预测分析不是很神奇,但它可以使一个不同的世界的公司想要节约成本和提高效率。
勒罗伊斯宾塞,经理工业设备供应商,美国欧盟自动化,讨论了制造商如何使用预测分析来管理资产和减少停机时间。
多数制造商多年来一直使用预测分析以电子表格的形式和手动数据输入。虽然有用,但这些方法受到运营商的假设和人为错误。
随着工厂上的传感器数量的增加,数据采集成为自动化和数据集更容易分析。
新的预测分析技术也大大提高了数据的精度。工程师可以使用这些数据集用于预测维护在职的情况来确定设备和确定需要维修或更换。
预测分析能够比较实时机收集的数据从传感器到机器失败的历史。它使用复杂的算法来发现行为模式之前崩溃。
通过结合传感器技术和大数据分析,制造商可以减少设备故障。知道电机或驱动器可能会很快打破意味着制造商可以修理或更换故障发生之前。
它还允许制造商来安排一个方便的时间的维修工作,而不是关闭生产,当故障发生。
预见性维护不仅最大限度地减少停机时间,它也给维修工程师和工厂经理心灵的安宁。它释放了维修人员的时间,所以,他们可以处理的任务对业务更有价值。在不久的将来,可以想见,一个聪明的生产线自动订购备件在必要的时候,可以用最少的人工干预。
预见性维护的真正好处在于数据的隐藏的潜力。通过分析历史数据和故障模式识别机器或部分制造商可以很容易识别的弱点在他们的生产线和实施解决这些缺陷的措施。
例如,如果有一个电动马达,定期减免生产线,工厂经理可以查看历史数据收集从电动机和比较它与环境数据,以确定最可能的失败原因,如过热、供电问题,湿度或振动。
轻微的设计可以帮助减少这些因素导致失败的可能性。一位有经验的工程师也能确定常数设备故障的原因和建议的改变,但预见性维护使这个过程更加容易。
也许最令人兴奋的应用预测分析在工厂大门之外。通过预测分析整合到他们的产品,制造商可以把技术变成一个附加服务。
自诊断和自我维持的生产线仍在过去的几年里,但它变得更加现实的预测分析技术变得越来越普及。
所有这一切都归结到阿瑟·c·克拉克第二定律的预测,即“唯一发现可能的极限风险到是不可能的。”
