為了促進產業升級轉型,廠區自動化、智能化等,廠區有大量的自動化設備,年度維護預算也隨著設備的採購逐年提高,您的廠區年度維護費用還在居高不下嗎?
人吃五穀雜糧沒有不生病,機器設備也是一樣,世界上沒有完美的機械設備,只要有運作必然會有磨損或故障的產生。醫療中有望、聞、問、切,同樣的原理應用在工業設備則是指PHM技術。什麼是PHM?PHM故障預測與健康管理,英文Prognostic and Health Management 簡稱:PHM,藉由各式監測輔助設備研判健康狀態,進一步預測設備故障週期或是使用壽命,使用者藉此安排保養時間,提高維護效率。 人生病的原因有很多種,相同地,機械也是。為了要能確認機械發生的故障原因,就必須利用PHM技術提早找到真正的病原並預防,也能達到機械保養維護的準確性。
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對於工業製造廠區來說,重要的設備常常一套就價值不菲,所以常常都是設備還能用就繼續操,設備壞了才修理,即使設備沒壞沒異常也排休保養,有保養有保佑的概念。即使送回原廠保養,漫長維護時程,有時候則會因為叫料時程長,造成沒有辦法立即維修。維護完送回廠內,廠區也沒有能力確認回廠效應是否良好或有提升。這麼籠統沒有效益的維護保養計畫,該停止了!既然完善配置了該有的設備,也要記得為設備配置良好的PHM計畫。
1.搜集設備數據:在設備加裝感測器搜集設備數據,例如:振動值、電流、電壓、溫度等相關數據蒐集。
2.數據處理分析:感測器搜集的數據透過演算法及電腦處理過後,數據轉化成濾波、頻譜圖等資料訊息。
3.設備檢測監測:數據化資料依照預定的各類參數指標來制定門檻值規範等,藉此達到故障警報的功能。
4.設備狀態評估:根據各式數據化資料記錄累積成趨勢圖表、故障或異常診斷紀錄等評估設備目前狀態。
5.設備故障預測:綜合數據信息,預測下次故障或發生異常的可能,並在故障之前採取正確的維修措施。
6.保養計畫實行:將此六步驟為一週期循環進行實現設備的健康管理計畫,更進一步延長設備使用壽命。
對於設備管理中,PHM的主要目的在於提前預知將要發生的故障時間點及位置,預測設備系統的使用壽命、提高產線運行的穩定度、降低因為設備發生的事故並減少不必要的過度維護。
不管是預知保養、預知監診、預測故障等,都是要幫助廠區實現工業4.0,那該如何落實呢?由於物聯網與機器學習AI技術的進步,對於監測設備提供了相當大的助益。固德的VMS-ML在對於預測故障中,透過AI技術應用在判斷測量設備,能夠透過機器學習了解並深度學習每種規範,還可以經由人為進行標籤化判斷,將設備傳遞蒐集來的數據,有效的進行故障預測依據,並且幫助產線有效攔截不良品的產出。
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