随着资本密集型行业在生产过程的每个阶段继续使用大量资本资产,这些资产中的任何一项故障都可能导致停产,每小时损失高达数万美元的生产损失。因此,为了避免故障并保持设备运行,经验丰富的服务技术人员必须保持警惕,以发现生产过程中的任何故障并迅速进行修复。但是,多年来,对服务领域的兴趣有所下降,导致经验丰富的技术人员的减少。
为了填补这一空白,企业正在转向新兴技术,例如物联网(iot)和增强现实(ar)。这些技术可以通过实时捕获数据并将其立即转换为可操作的信息来转变工业维护和现场服务流程,从而比以往任何时候都可以更快地诊断故障。此过程称为预测性维护(pdm),在某些情况下,配备了诊断信息并可以访问机器控制的服务技术人员可以远程解决问题。
数字技术将通过将诊断信息,服务说明和其他信息直接覆盖在技术人员对需要维修的资产的视图上,从而补充现场技术人员的技能并提高其生产率。例如,戴着智能眼镜的技术人员可以看到他或她将要执行的维修操作的动画,该动画覆盖在需要维修的机器区域上。物联网和ar的结合可以缓解熟练的工业维护人员的短缺,并提高宝贵资产资产的利用率。
为了增加资本资产的正常运行时间,以下六个简单的步骤可以利用iot和ar的功能,从最初的发现到问题再到解决:
1.将您的资产连接到物联网。第一步是为资本资产配备传感器,并将其连接到iot技术,以便可以远程监视和诊断其性能。许多固定资产已经配备了成千上万个传感器,用于监视流量,压力,振动,电压,电流,速度和许多其他参数,并将数据传输到控制系统,以用于做出操作决策。
2.利用分析来检测即将发生的问题。机器学习系统可以分析来自传感器的数据流,以了解复杂机器内部的动态。对先前故障的分析可用于将传感器读数与可能导致机器故障的关键组件的状况相关联。然后,算法可以预测特定组件何时可能接近故障,并监视服务中设备的状况以确定何时需要维护。与传统的基于时间的预防性维护相反,这种方法使仅在需要时执行维护成为可能,而传统的基于时间的预防性维护会导致生产停机,并在需要维护之前就将熟练的维护技术人员联系了起来。
3.尝试远程解决问题。让我们假设预测性维护系统检测到车间中存在的或即将发生的问题。远程技术人员可以首先尝试根据传感器数据中可用的信息来诊断问题,而不必花费时间和金钱将服务技术人员发送到机器。然后,远程技术人员可能能够远程解决一些或所有可能的原因。例如,远程技术人员可能能够重新校准传感器,以查看是否可以解决问题。还可以建立工作流以利用预测分析来分析警报并确定可能的原因。
4.派遣技术人员。如果无法远程解决问题,则远程技术人员可以将状态更改为“需要调度”。然后,应用程序将自动生成工作单,其中将包含由预测分析生成的有关问题的所有信息。技术人员还可以访问与远程技术人员相同的预测分析输出和实时传感器数据,可用于选择特殊工具和零件以进行服务呼叫以更充分地做好准备。
5.利用ar在现场诊断问题。当现场技术人员到达资产时,他或她可以使用其智能手机,平板电脑或智能眼镜上的ar应用程序查看传感器读数和其他诊断信息。访问此详细信息可能使派遣经验不足且成本较低的现场技术人员成为可能。当现场技术人员的视线在产品周围移动时,由传感器提供的针对他或她所视区域的实时诊断信息将在屏幕上可见。基于实时数据,先前的预测分析和知识库的组合,ar应用程序可以提供问题诊断以及纠正每个问题的过程。
6.订购零件并提供完整的解决方案。现场技术人员确定解决问题的方式后,他或她可以将带有ar应用程序的设备对准问题所在的资产区域,然后单击以调出组件的分解图。然后,现场技术人员可以操纵分解图并选择维修所需的零件。订购零件和计费都可以通过ar应用程序进行处理,这将为双方创造无缝的体验。
因此,通过将物联网成功实施为基本资产并利用ar来快速解决诊断问题,基本资产可以提高正常运行时间,并且维护成本将降低。在未来几年中,物联网,人工智能等新兴技术将在农业,采矿,航空,运输和公用事业以及智能城市等多个垂直领域和行业领域得到更大的采用。实际上,智能家居将是将大量采用这些技术的另一个领域。
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