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　　各項研究表明，設備故障導致的計劃外停機每年為行業(yè)帶來3%至5%（有時甚至更多）的生產力損失。只要管理層愿意考慮和采納成熟的策略方法，借助現代工業(yè)物聯網 (IIoT) 技術和SCADA系統(tǒng)提供的所有數據和連接功能，就可以顯著降低上述損失。

　　設備維護模式

　　從被動維護到主動維護、預測性維護，過程設備的維護方法多種多樣。從成本和時間角度看，每種方法各有優(yōu)缺點，需要具體問題具體分析。關鍵是將方法與應用結合起來。這一點對于生產關鍵型旋轉設備尤其如此。

　　工業(yè)物聯網 (IIoT) 傳感器、SCADA系統(tǒng)和先進分析軟件的普及幫助能源公司從被動式維護轉向慣例維護。

　　01被動式維護（事后維修）

　　在一項行業(yè)調查中，近四分之一的受訪者表示，其超過25％的資產采用這種維護模式。燈泡壞了才更換通常不會對生產造成負面影響，還可以節(jié)省定期更換燈泡的成本，因為燈泡往往具有超長的使用壽命。但是同樣的方法不適用于旋轉設備，例如關鍵的泵機和鼓風機，因為這些設備故障會導致工廠的運行中斷，且緊急維修的代價可能極其昂貴。

　　02預防性維護模式（按固定時間或周期間隔進行）

　　盡管研究表明，故障模式與基于時間的退化模式之間的關系僅適用于大約18%的情況，但是仍有約45%的公司采用這種傳統(tǒng)的定期維護方法來維護超過四分之一的資產。計劃的維護周期可能根據平均磨損狀態(tài)、最壞情況下的設備故障經驗、其他一些歷史參考依據、或者設備制造商的建議而綜合考慮。問題在于，盡管該方法浪費了大量的零件和人工成本，為大多數設備計劃和執(zhí)行了不必要的“預防性”維護，但僅使用這一方法仍然會偶爾發(fā)生設備故障和計劃外停機。更糟的是，在不必要的物理干預過程中，錯誤的檢查、裝配或拆卸不當甚至會引入人為錯誤。

　　03基于狀態(tài)的維護模式

　　借助隨時待命的傳感器和分析設備來監(jiān)控振動、運營溫度升高、流速下降等警示信號，從而僅在狀態(tài)報警時對設備進行維護，大幅節(jié)省時間和資金。

　　04 預測性維護模式

　　預測性維護依靠儀表測量的實時監(jiān)控結果。通過使用設備特有的實時數據，而非估算的平均值，系統(tǒng)可以跟蹤設備退化的發(fā)展過程，并將其與已知的性能特性相比較，預估出最經濟有效的時間，在發(fā)生功能性故障之前執(zhí)行維護干預（ 圖2）。雖然預測性維護的概念是合乎邏輯的，它建立在與歷史經驗相關的基于狀態(tài)的輸入之上，但期望從長期計劃維護方法無縫切換到由"黑匣子"驅動的全自動方法是不現實的。轉換到預測性維護方法（基于安裝在整個處理過程中的數十個傳感器的分析反饋）可能會引起經驗豐富的工廠維護工人的一些擔憂（ 甚至是抵觸），因為他們習慣于信任自己的經驗和見解。可以更換角度思考，將預測性維護/資產管理方法做為歷史記錄的補充，與工人認知相結合，并在異常情況下進行干預。

　　在掌握設備退化進度的前提下，預測性維護模式可在運營狀態(tài)降至緊急情況之前警告維護人員。相比于緊急維修或更換，這有助于避免意外停機，優(yōu)化定期維護，減少維護成本。

　　05慣例維護(Prescriptive Maintenance)

　　隨著機器學習和人工智能 (AI) 的日益普及，企業(yè)現在可以通過分析特定設備狀態(tài)的影響，并根據相關影響和機會采取適當的行動方案，來進一步完善系統(tǒng)。

　　只有融入到企業(yè)文化及其資產管理觀念的整體轉變中，設備維護策略方法的蛻變才能發(fā)揮最大效益。這可能需要一些時間，但在降低生產力損失、減少維護成本和人力的無謂浪費方面，卻是一筆超值的投資。

　　采用聯合協作方法進行預測性維護，可以充分利用設備出現問題之前連續(xù)收集和分析的數據，更快速、更經濟高效地報告警報狀態(tài)，提供現場解決方案。

　　實際案例

　　雖然預測性維護模式剛剛在能源行業(yè)嶄露頭角，但是多種同類旋轉設備應用已經證明，采用更具分析性的維護方法在成本效益和停機防范方面極具價值：

　　1. 旋轉設備維護

　　某家公用事業(yè)企業(yè)從基于時間的維護轉換成基于狀態(tài)的預測性維護后，其33個生產設施（包括100個旋轉設備）在三個主要領域大獲成功：

• 減少意外故障
• 實現更有效的計劃維護
• 提高工廠生產力，節(jié)省機組維護成

　　為實現上述目標，該企業(yè)分析了約800個數字資產模塊的19萬個信號。盡管用戶是一家水力發(fā)電公司，但從概念上已證明，作業(yè)類型及記錄的成本節(jié)省都與旋轉設備在水處理、水配送或廢水收集和處理中的應用相關。

　　2. 提升維護有效性

　　一家化工企業(yè)實施了預測性維護，監(jiān)測工廠內的100多個不同的控制回路。他們與預測性維護系統(tǒng)的供應商建立了一個協作運營環(huán)境，充分發(fā)揮供應商在控制回路分析方面的經驗，深入理解如何基于該數據來部署維護。最終將運營成本(OPEX) 降低了20%以上，通過全天候可視化功能加快解決問題的速度，每年可節(jié)省35天的分析時間。

　　另一家化工企業(yè)在其旋轉設備上使用了無線傳感器來優(yōu)化廠內60,000臺機組。過去，此類設備造成了工廠中80%的維護問題。最終，該企業(yè)減少了意外故障，提高了生產效率，并最大限度地降低了運營成本。

　　3. 提高公用事業(yè)效率

　　某家綜合公用事業(yè)公司證實了設定多重警報限值并在情況嚴峻之前進行干預的可行性。他們的水務運營商可以優(yōu)先考慮并更積極地預防問題，而這是泄漏檢測的關鍵，到目前為止，作為持續(xù)改進循環(huán)的一部分， 損失已從33%減少到20%。集中式長期數據存儲有利于為公司的每個層級提供支持。重要數據可以隨時隨地在整個公司中使用，并且通過協作提高質量和效率。現在，該公用事業(yè)公司無需花費時間進行維護，而是集中精力對設施進行微調，并提供更好更穩(wěn)定的水質。