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    智能维护系统解决方案

    一、研发背景

    在国家《中国制造2025》的规划推动下,国内的智能制造建设在企业如火如荼的开展起来。业界遍地都是智能制造、大数据、万物互联的大肆宣扬,尤其是智能制造系统的供应商企业更是大力鼓吹,好像推行智能制造就能解决所有问题。据我们了解已实现部分智能制造的企业现状并不是非常的理想,智能制造除了本身的技术瓶颈,如技术体系不完善、关键件进口依赖度高、系统整合复杂度高、网络基础建设与技术薄弱等,其实还存在一个不可忽略的管理瓶颈,如:投资回报率低于预期;故障、事故停机损失过高;空间受限维修难度大、维修时间长;进口件依赖造成维修成本过高;高技能复合性人才欠缺等,简而言之就是企业连传统设备都管不好,能管好智能制造的自动化设备吗?连传统设备的点检、保养、润滑、维修都做不好,能把自动化设备的维护、维修做得很好吗?这基本不太现实,而目前的设备的智能化程度也没有达到自我修复这个能力阶段。

     

    二、解决思路

    智能制造管理的提升一方面是作为智能制造系统的供应商应考虑技术层面解决瓶颈,另一个方面是企业内部如何改善并突破内部管理的瓶颈。而智能维护系统是解决智能制造突破管理瓶颈的最佳方法,智能维护系统从管理上实现体系化、技术上实现数字化、信息上实现智能化三个方面着手与智能制造系统进行有机结合,充分发挥智能制造的优势,实现资产投资回报最大化。

     

    三、实施方案

    智能维护系统的实现分三步走,一是实现管理体系化、二是实现设备数字化、三是实现信息智能化。

    1、管理体系化
    以GB/T 33173-2016(ISO55001)资产管理体系为指导思想,通过实现设备管理体系流程标准化、提升设备运维水平;降低事故故障停机时间与维护成本、减少库存资金占有率、提高设备综合效率、延长设备使用寿命;有效积累资产管理各方面知识,形成庞大资产知识库,建立维基百科式的智能专家系统来指导快速解决问题,建立标准技术体系,使资产管理标准化、规范化和持续优化。
    2、设备数字化
    智能维护需要设备大量运行参数的支撑,对于自动化程度高的设备,可以通过DCS、PLC等接口集成直接获取设备数据;对于自动化程度不高的设备或难以通过接口获取数据的设备。我们自主研发设备数据采集器,完全性质的独立采集不影响设备本身操作系统,采集器通过采集设备本身PLC输出、输入信号,判断设备的动作,记录运行时间,通过电流传感器、温度传感器、振动传感器、转速传感器都采集设备主要部件的状态信息然后通过数据采集器把开关量、模拟量与数字量进行信息转化,通过有线传输、无线传输等方式把数据传递到数据服务器。
    3、信息智能化
    智能维护系统对采集的数据进行加工、处理、展示、统计、分析。达到对设备状态、参数的实时监控,故障异常报警、保养计划提示、现场一键报修、设备运程操作控制等要求,同时进行关键数据和统计和分析,如开机率、主轴运转率、主轴负载率、NC运行率、故障率、设备综合利用率(OEE)、设备生产率、零部件合格率、质量百分比等。精确的数据及时传递并分散到相关流程部门处理,实时引导、响应和报告生产设备及生产计划动态,极大提升了解决问题的能力,推进了企业车间智能制造的进程。
     
    四、系统展示
    设备管理软件
    设备管理软件
    设备管理软件
     

    五、项目收益

    1、管理方面
    建立体系、固化流程、提升效率;提升资产运维水平,实现资产更高的安全性、更高的可靠性、更高运作效率、更高投资回报。
    2、经济方面
    减少事故、故障造成的停机损失成本;减少库存资金占有率;降低设备年维修成本10%~15%;提高设备综合效率5%~15%;延长设备使用寿命,提高资产投资回报率10%~20%。
    3、知识固化
    建立智能专家系统快速解决问题,形成庞大资产知识库;建立标准技术体系,使资产管理、智能制造标准化、规范化和持续优化。
     
     
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