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導讀: 科技已經(jīng)不僅僅是代碼的代表,人的生活方方面面都在被科技改變。同時科技也在不斷促進國際交流,中國的科技不斷得到全球的認可,而在雙11這一天,國際知名媒體TechCrunch在深圳舉辦國際創(chuàng)新峰會2019,硬蛋旗下孵化項目Cassandra在大會上大放異彩,它是如何實現(xiàn)“預測性維護”為工業(yè)設備維護實現(xiàn)降本增效的? 正文 11月11日,TechCrunch國際創(chuàng)新峰會 2019在深圳舉辦,大會圍繞 5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、智能出行、企業(yè)出海等相關領域,聚集了行業(yè)內(nèi)大咖和各個領域最頂尖的創(chuàng)業(yè)者和創(chuàng)業(yè)公司,而在上午的公開演講論壇,來自硬蛋科技旗下孵化的AI項目 - Cassandra,項目負責人Alan Garner為我們介紹了如何利用工業(yè)4.0傳感器+AI大數(shù)據(jù)實現(xiàn)智慧工業(yè)中的“預測性維護”。 在模式上硬蛋Cassandra進行了讓人矚目的自創(chuàng)新,Cassandra通過安裝在工業(yè)設備上的傳感器收集各項例如超聲波,聲波振動等數(shù)據(jù),然后利用預測性分析技術以及機器學習技術提供設備預測性診斷、能效優(yōu)化建議等管理解決方案,幫助工業(yè)客戶改善生產(chǎn)力、可靠性以及安全性。 其實早在2014年,預測性技術+AI設備檢測已經(jīng)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中起了苗頭,例如在同年成立的Uptake,就是利用預測性分析技術和AI進行設備檢測的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè),17年估值已破20億美元。 在工業(yè)制造發(fā)達的今天,各類制造設備,如工程機械,電梯,泵機,工業(yè)機器人,數(shù)控機床等的維護都面臨較大挑戰(zhàn)。設備計劃外停機,維護難,維護貴不僅嚴重影響制造效率和質(zhì)量,也給制造商帶來高額維護保養(yǎng)成本,成為工業(yè)制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型亟待解決的問題。 而在工業(yè)設備維護領域中分為:預測性維修、預防性維修以及修復性維修。從字面意思不難理解,修復性維修是事后維護,預測性維修和預防性維修都屬于事先維護。而預測性維修和預防性維修的區(qū)別在于:前者依靠的是傳感器,后者更多的是憑技術人員的經(jīng)驗。一些企業(yè)憑借出色的技術人員實力,也會設立對應的設備維護數(shù)據(jù)庫,但數(shù)據(jù)的最大價值在流動和使用。數(shù)據(jù)不等于價值,新鮮的數(shù)據(jù)才有價值,而工業(yè)傳感器的作用則彌補了人無法時刻收集數(shù)據(jù)的問題。 所以,“預測性維護”真正幫助行業(yè)解決的問題是: 1.節(jié)省成本損耗:更早發(fā)現(xiàn)故障設備,節(jié)省因故障設備停機帶來的昂貴維修成本以及人員成本。 2.提高企業(yè)競爭力:通過優(yōu)化維護操作流程幫助提升企業(yè)的生產(chǎn)效率,增強競爭優(yōu)勢,減少設備維護所帶來的影響。 3.加速企業(yè)智能化進程:利用AI、大數(shù)據(jù)的發(fā)展,開拓企業(yè)的技術優(yōu)勢。 兩年前發(fā)一份來自GE的研究報告,結(jié)果顯示已有大批工業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)中部署預測性維護,通過優(yōu)化生產(chǎn)帶來 20%-30%效率增益。簡單來說,對于不同的角色,制造商可以利用預測性維護最小化停機的可能,將設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)進行存儲分析,根據(jù)設備實際磨損進行設備維護。而對于工業(yè)設備,則通過預測性維護評估設備性能,預測設備故障,并通知技術人員對設備進行相應的維修,更換,避免因突然故障導致的生產(chǎn)延期以及安全隱患。 預測性維護已經(jīng)在全球各行業(yè)尤其是工業(yè)制造領域中開始大規(guī)模應用,市場上 80%的設備還 沒有采用有效的預測性維護方案,而設備因維護產(chǎn)生的費用超過設備總體生命周期成本 50%。 根據(jù) IoT Analytics 在 2017 年的最新市場報告,2016-2022 年預測性維護的復合年均增長率 CAGR 為 39%,到 2022 年總體支出將達到 109 億美元。 很多工業(yè)制造商與設備運營商都在大力投資布局物聯(lián)網(wǎng)。西門子、施耐德、ABB 等工業(yè)自動化巨頭都在擴展自己的能力圈,持續(xù)增加對于云平臺、邊緣分析、軟件功能和系統(tǒng)集成等方面的并購與投資。亞馬遜的 AWS IoT Greengrass 和 Microsoft Azure 也在持續(xù)增加工業(yè)領域的滲透率。就開發(fā)者的支持度而言,PTC、微軟、IBM、GE 和亞馬遜占有明顯領先優(yōu)勢。國內(nèi)幾大云服務提供商也提供物聯(lián)網(wǎng)解決方案。國內(nèi)涉及預測性維護的中小企業(yè)也較多,例如天澤智云,西安因聯(lián)。 基于上述多項市場數(shù)據(jù),Alan Garner在演講中指出,Cassandra的作用就是通過傳感器+預測性分析技術的管理解決方案,升級了機器維護的⽅式,實現(xiàn)預測機器故障剩余使⽤壽命等功能,幫助工業(yè)客戶改善生產(chǎn)力、可靠性以及安全性。 他在工業(yè)生產(chǎn)設備維護上舉了一個例子,在一家自來水公司里有一條裝瓶生產(chǎn)線,生產(chǎn)設備存在一條維護曲線,如果我們可以在曲線的左側(cè),也就是在發(fā)生故障之前提前進行維護,那將只需要花費極低的成本,但這是在理想的狀態(tài)中。 若果能通過觀察超聲波/振動波,識別并預言出設備的故障位置?那么維護成本也能減低至足夠低的水平,而不是等故障后才進行維修,因為這可能會付出數(shù)十倍甚至百倍的代價,例如面臨設備停工,維修換件,緊急加班等額外成本。同時通過傳感器收集,可以清楚分析出故障時間段,而不是盲目地進行定期維護。 對此Cassandra打造了【分析云平臺】,【狀態(tài)檢測軟件】,【硬件】鐵人三項,云平臺在收集到設備運作時的各項數(shù)據(jù),通過AI技術完美結(jié)合振動分析+萬億級數(shù)據(jù)的機器學習實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)境中的各項功能,包括設備實時監(jiān)測報警系統(tǒng),設備全生命周期管理,數(shù)據(jù)存儲,故障分析診斷等。再通過【狀態(tài)檢測軟件】例如可以用app查看可視化數(shù)據(jù)以及進行檢測維護。 而硬件部分,Cassandra工業(yè)4.0傳感器根據(jù)用戶需求可以收集到生產(chǎn)設備運作中例如振動、加速度、速度、位移、溫度等數(shù)據(jù),可采集的振動最高至 10khz,電池續(xù)航至少達 2 年。通過傳感器采集到的原始數(shù)據(jù),會由無線網(wǎng)關進行通信收集并使用 MQTT 協(xié)議上傳至云服務器分析,目前網(wǎng)關已支持wifi/4G/RJ45/zigbee 等通訊方式。 但正如Alan Garner提到,Cassandra要做的并不是一籃子的買賣,而是一次以ROI為核心的智能工業(yè)升級,通過利用AI進行預測性維護為實際產(chǎn)生環(huán)境提供切實的降本增效。所以著重強調(diào),Cassandra售賣的并不是一套“產(chǎn)品”,而是一套“方案”,對于硬件來說,更重視由云端帶來的效能提升,Cassandra擁有多年在SaaS/大數(shù)據(jù)/機器學習等領域?qū)崙?zhàn)的專家團隊,目前已計劃為多個行業(yè)如農(nóng)業(yè)、能源、零售、醫(yī)療等提供工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)服務。 工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為政企關注的重點,但多數(shù)人只從字面意義出發(fā),認為傳統(tǒng)工業(yè)只需要單純地購置機器人、增加自動化生產(chǎn)線、更換平臺系統(tǒng)等等,但巨大的軟硬件成本讓很多中小企業(yè)無法負擔,也無法產(chǎn)生很好的協(xié)同。所以關鍵在于,在追求數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上,如何運用技術工具讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值,并通過數(shù)據(jù)分析來指導行為,需要一個長期的過程。在工業(yè)數(shù)字化發(fā)展的過程中,預測性維護只是其中一部分。對于未來數(shù)字化的發(fā)展,Cassandra平臺將繼續(xù)著眼于運用技術指導行為,最終貫穿產(chǎn)業(yè)上下游企業(yè),實現(xiàn)共贏。 |
