淺談工業4.0下的設備管理論文

淺談工業4.0下的設備管理論文

　　1 傳統模式下的工廠設備管理弊端

　　傳統模式下的設備管理造成的管理弊端顯而易見：

　　第一，由于底層人員推諉敷衍造成信息傳遞不及時、不準確，導致上層決策者無法實時準確地了解和分析設備的運行狀況。

　　第二，設備的日常運行、故障、保養等重要數據保存不力，或者因為保存方式不妥當造成可追溯性差，很難對數據進行有效地共享和實質性地分析乃至做出相應的計劃。缺少大數據的支撐和整合，設備預先維護更是無從談起，所以大都是事后維護，造成嚴重的時間損失。

　　第三，傳統的設備管理很難與其他部門形成一個信息互通的系統，而設備的狀況又與備件、產品質量有著密切的關系，缺少有效的交互容易導致配合上的“斷層”，一方面造成設備維護周期長。另一方面對設備的改進來說，缺少一個數據分析的導向[1]。

　　2 新模式（工業4.0）下的工廠設備管理

　　傳感器、智能儀器儀表、控制單元、數據存儲單元等技術的日趨成熟和成本的大幅降低給工業4.0奠定了先決的物質基礎�；ヂ摼W、大數據、云計算的高速發展，推動了現實與虛擬的互聯結合，給各行各業發掘潛在價值帶來了新的可能。

　　2.1 基本特性

　　準確性：數據的準確性是設備管理的基本需求，是整個管理系統中最基本也是最重要的一環。

　　實時性：數據的實時性對管理者對設備的突發狀況作出及時反應有著至關重要的作用。系統實時跟蹤設備的狀態和做出相應指示，包括運行狀態、停機時間、故障處理信息推送、故障處理現狀、故障處理記錄、故障負責人員等。

　　靈活性：系統的靈活性主要包括兩個方面。第一個指的是系統內部信息、功能的可配置性；第二個指的是可多渠道訪問和展示系統信息，如現場看板、操作面板、局域網、網頁、移動終端（APP）等[2]。

　　2.2設備自診斷與大數據分析

　　2.2.1 預防性維護

　　系統根據用戶定義的點檢、保養、設備壽命等計劃，自動對指定人員以消息推送的形式發出任務提醒，并可對人員反饋的數據（如：任務開始時間、完成時間、現場圖片、任務備注等）進行接收和歸檔。

　　2.2.2 自診斷性

　　可以通過各種功能的傳感器來獲取設備的健康問題，并把采集到的數據集成到系統中，系統通過這些數據可以預先診斷設備的潛在故障，管理者通過故障預警提前做出反應，而不至于等到設備出現破壞性現象后再去處理，造成設備效率的損失。

　　應用場景：軸承在傳動系統中起著至關重要的作用。因為安裝位置隱蔽和故障征兆性弱，所以當發現有故障趨勢時，軸承的性能往往已經處于急速衰退期，又因更換過程繁瑣，故對正常生產造成影響較大。工業4.0下的解決方案是在軸承的油脂和材料中加裝特殊功能傳感器，用以檢測油脂金屬碎片濃度和軸承材料應力的變化來判斷軸承的狀態和故障趨勢，經由系統發出相應警報，使應急反應時間大大提前。

　　2.2.3 大數據下的設備維護管理

　　系統通過對設備運行過程中性能參數、停機、故障等數據進行采集和分析，最終確定設備運行狀態模型，為設備維修、采購、使用、輪換做定量分析，通過連續性數據分析，合理確定設備的使用壽命。管理者可據此提前做出措施，讓停機時間降到最少。系統建立自身維護的知識庫，根據經驗或者資料對突發事件做出合理的應對策略[3]。

　　應用場景：維修人員處理完故障A之后，將維修的方法上傳，服務器自動將此故障和方法關聯并保存。當故障A再次發生時，系統會自動推送排除此故障的參考。當同個故障有多種方法記錄時，系統可對這些方法與其他數據參數（如排障時間等）關聯起來，擇優排列。也可以手動錄入對某故障的排障方法，方便人員的查閱和參考。

　　2.3 跨系統、可互聯性

　　一個好的設備管理體系要與能源管理、產品質量管控、采購、倉庫管理、設備廠商管理等管理機制都有著緊密的聯系。

　　對設備管理來說，要將設備的效率發揮到極致，設備管理也應該與其他職能部門融合互聯，甚至是與其他公司、設備生產商、供應商形成互聯。

　　應用場景：當系統檢測到某個元器件有發生故障的趨勢或者已經發生故障時，系統除了提醒管理者之外，還可與工廠的備件庫互聯，搜索出該元器件當前的庫存、庫位信息，自動生成領料申請單。當檢測到庫存不足時，可發出采購提醒甚至是與其他公司、設備生產商、供應商建立起備件共享機制，從而大幅縮短設備維修的流程周期。

　　3 新模式給設備管理者帶來了新的課題

　　3.1 對人員素質提出更高要求

　　隨著工業4.0、智能工廠的深入推進，在工廠自動化、網絡化、信息化日新月異的變化中，越來越多的普通操作人員將面臨更多更大的挑戰。

　　由于設備的高自動化使得企業不再需要過多的員工參與生產；由于一些員工的水平有限，無法運用相關知識對現場智能化設備進行關聯，無法切實理解設備的運行原理和改善方向，進而導致無法根據生產狀況做出改善或提出實際的改善方案。

　　智能工廠不可能獨立于人類之外進行工作，智能工廠再智能也只能是人類的生產工具，想要保證智能工廠的正常運行，企業需要能駕馭得了智能工廠設備的人才，特別是設備管理人員。對此，企業應提前做好人員儲備和進行系統培訓。

　　3.2 對設備和網絡安全提出更高要求

　　第一，智能工廠內部的設備、元器件之間形成一個環環緊扣的設備物聯網，某個結點的小問題可能在整個網絡中被無限放大，對整個工廠生產和決策造成影響。

　　第二，工廠網絡化和信息化的開放性可能導致工廠的資料被外界竊取，管理和控制系統受到外界的惡意攻擊，造成企業運營系統的癱瘓。

　　第三，國外的公司在許多關鍵元器件和軟件技術等領域占據主導地位，技術上的受制于人為今后的設備管理帶來了潛在風險。

　　4 總結與展望

　　逐步完成對工業4.0的過渡，在筆者看來，應注意以下幾點：

　　第一，制定企業發展理念，使員工認可和支持工業4.0的轉換思路。

　　第二，培養符合智能工廠生產管理需求的人才。

　　第三，對某些設備進行低成本改造，使其符合工業4.0的發展要求。

　　第四，工廠內部進行設備互聯，形成一個功能強大的設備管理系統。

　　第五，與外部系統數據如采購、倉管、產品反饋等系統形成互聯和數據共享，使得工廠的各個模塊運作有條不紊，實現無縫對接。利用大數據、云計算等強大的數據分析能力，對整個生產和營銷過程做出動態調整。

　　在進行工業4.0改造的進程中，一定要對自身的能力和需求進行有效研究和均衡，結合自身的管理特色，只有這樣，才能使改造給企業帶來利益的最大化。

　　【參考文獻】

　　【1】梁乃明.工業4.0實戰：裝備制造業數字化之道[J].工業控制與智能制造，2015（1）：1-10.

　　【2】吳軍.智能時代[J].機械智能，2016（1）：2-15.

　　【3】維克托·邁爾·舍恩伯格， 肯尼斯·庫克耶.大數據時代[J].電子科技，2013（1）：45-57.

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