王靈運，張光宇

（1.上海汽車股份有限公司培訓中心，上海 200041 2.江森自控有限公司，上海 200060）

基于大數(shù)據(jù)的設備狀態(tài)監(jiān)控模型

王靈運1，張光宇2

（1.上海汽車股份有限公司培訓中心，上海 200041 2.江森自控有限公司，上海 200060）

針對設備管理過程中對設備狀態(tài)監(jiān)控的需求和實施難點，分析大數(shù)據(jù)應用在設備監(jiān)控的可行性，并提出建立實時有效的設備監(jiān)控系統(tǒng)模型的思路，根據(jù)案例論述實施中應注意的問題。

工業(yè)大數(shù)據(jù)；設備監(jiān)控；設備損失；智能制造

10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2017.09.07

1 實施設備狀態(tài)監(jiān)控的目的

設備在使用過程中會存在各種各樣的損失，這些損失可匯總為7種：①設備故障的損失。②設備空轉(zhuǎn)和暫停的損失。③設備換型的損失。④設備調(diào)試的損失。⑤設備啟動的損失。⑥設備性能衰減的損失。⑦產(chǎn)出廢品的損失。這些損失最終將表現(xiàn)為設備性能的下降，設備使用時間的減少，以及產(chǎn)品合格品率的降低，對企業(yè)的運營會帶來巨大的影響。

因此要了解設備在實際使用過程中的狀態(tài)，以及這些損失在使用過程中的分布情況，企業(yè)就需要對設備設定相應的控制點，并進行及時監(jiān)控，以實現(xiàn)3個目的。

1.1 了解階段時間中設備損失的構(gòu)成

目前企業(yè)對于這7種損失在設備監(jiān)控過程中，主要采用3種方式進行收集，即損失①～④主要表現(xiàn)為這些損失的停機時間；損失⑤，⑥通過定期測試設備動靜態(tài)性能或比較實際的生產(chǎn)節(jié)拍與理想（工藝）工作節(jié)拍之間的差異來判斷；損失⑦是通過產(chǎn)品做出后的質(zhì)量結(jié)果判斷而得出的。通過對這些數(shù)據(jù)的獲得，并以一定方式的計算就可以得到設備的損失構(gòu)成，從而知曉消除損失的方向。

1.2 得到準確的設備KPI源數(shù)據(jù)

7種損失的數(shù)據(jù)均可轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的單位（比如時間），用來計算MTBF，MTTR，OEE等設備管理指標，最終評判階段性設備管理水準。而這些數(shù)據(jù)越精確，越實時，對設備的評價就越準確。

1.3 通過狀態(tài)數(shù)據(jù)來提前發(fā)現(xiàn)設備的問題和故障

設備性能從衰減到真正功能失效，一般都存在一定的周期。如果在衰減的初期能夠發(fā)現(xiàn)設備潛在的失效，就可以提前對設備采取相應的措施，避免可能產(chǎn)生的安全，環(huán)境和運營的損失。目前傳統(tǒng)的監(jiān)控方式是使用某些儀表，定期對設備的某些控制點進行相應的測量。例如，熱成像儀通過電纜熱度的變化來判斷電纜的老化程度；利用振動儀顯示的頻次來測量軸承的好壞等。因此，設備監(jiān)控可以提前發(fā)現(xiàn)設備的異常狀況，從而預先采取措施避免或者減少設備產(chǎn)生的損失。

2 設備狀態(tài)監(jiān)控的難點

因為設備狀態(tài)監(jiān)控對企業(yè)管理的益處，使設備監(jiān)控越來越受到設備管理的重視。但目前企業(yè)設備監(jiān)控中一般會存在若干難點，主要表現(xiàn)在3個方面。

2.1 監(jiān)控采樣密度不夠

（1）需要收集足夠多的數(shù)據(jù)。由于設備狀態(tài)是連續(xù)變化的，所以希望采樣的密度能夠足夠大，以盡量收集足夠多和更加精確的數(shù)據(jù)，覆蓋足夠多的過程，以保證分析的可靠性。

（2）采用定時離散的監(jiān)控計劃。傳統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)控過程中，由于人員、設備和成本的因素，除了涉及到重大事項的控制點會投入巨大成本進行實時監(jiān)控外，一般不會對控制點進行大密度或全天候的監(jiān)控。而采用定時離散的監(jiān)控計劃，其缺點是設備的失效或者潛在失效，可能是在監(jiān)控的間隔之中產(chǎn)生的。

2.2 非顯性損失和人工采集數(shù)據(jù)精度不高

設備非顯性損失和人工采集方式所獲取的數(shù)據(jù)，往往使數(shù)據(jù)的精度不高。例如，上述中設備的7種損失并非都是顯性的，像設備故障的損失和產(chǎn)出廢品的損失可以相對顯性地表現(xiàn)出來，而其他5種損失如果不能明確的測量和收集甚至沒有具體的定義，很可能就會統(tǒng)計不到或被遺漏，造成統(tǒng)計數(shù)據(jù)的缺失和統(tǒng)計精度無法保證。

2.3 老設備的系統(tǒng)數(shù)據(jù)采樣難度大

因為有些設備在前期規(guī)劃階段沒有考慮到數(shù)據(jù)采集問題，所以老設備就會體現(xiàn)出2方面的采樣難度：一是設備不具備數(shù)據(jù)收集和傳輸能力；二是設備供應商不愿意開放這些數(shù)據(jù)給用戶。這2個難題均會帶來在實施過程中巨大的成本支出和時間占用，甚至會引起設備的大幅度改造。

3 工業(yè)大數(shù)據(jù)技術對設備狀態(tài)監(jiān)控帶來的機會

工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領域中，圍繞典型智能制造模式，整個產(chǎn)品全生命周期各個環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)及相關技術和應用的總稱。工業(yè)大數(shù)據(jù)技術是使工業(yè)大數(shù)據(jù)中所蘊含的價值得以挖掘和展現(xiàn)的一系列技術與方法，包括數(shù)據(jù)采集、預處理、存儲、分析挖掘、可視化和智能控制等。本質(zhì)目標就是從復雜的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)新的模式與知識并得到有價值的新信息，從而促進工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新、提升經(jīng)營水平和生產(chǎn)運作效率。

4 大數(shù)據(jù)設備監(jiān)控模型架構(gòu)

采用設備大數(shù)據(jù)進行設備監(jiān)控的架構(gòu)是通過傳感技術，先實時采集設備上的共有特性（如用電量、功率、電流、電壓等），再通過軟件對連續(xù)數(shù)據(jù)的分析和處理，得到一系列結(jié)果，完成對設備運營中損失的實時統(tǒng)計，發(fā)送出相應的解決方案和指令，之后對于數(shù)據(jù)顯著和關鍵的差異再通過專業(yè)儀器近一步的專項測試，從而確診故障點和實施故障解決。所以，通過大數(shù)據(jù)的使用，首先可以擺脫原先設備上的瓶頸，不局限于設備供應商是否支持和設備上有無傳輸端口；只要設備上有用電數(shù)據(jù)，就可以通過串并聯(lián)相關傳感單元很容易地被采集出來，而且采集的成本也會相對較低；只要將采樣周期設定得足夠短（達到秒級采樣周期），就可以得到更加精準的實時數(shù)據(jù)。

參考點（圖形）是決定軟件數(shù)據(jù)比較和判斷的重要基準。以功率為例，軟件中設定的一些參考數(shù)據(jù)將決定數(shù)據(jù)計算后的歸屬，設備瞬間運行功率為0 kW將被判斷為停機狀態(tài)；設定Pst就是待機功率時，運行功率=Pst為待機狀態(tài)，但這個功率對于每臺設備來說都是不同的，所以在前期設定過程中就需要了解設備的初始待機功率值；每臺設備生產(chǎn)產(chǎn)品節(jié)拍時間中的基本特性曲線，需要有既定的路程進行確定和修訂，將目前的設備曲線通過程序自動和特性圖形進行比對（可以設定相應的波動范圍），確定目前加工的過程是否存在異常，異常狀態(tài)就意味著損失的可能。

5 案例分享

下面是設備狀態(tài)監(jiān)控模型在某整車廠動力總成車間實施的案例。該監(jiān)控系統(tǒng)是通過對設備的用電量的方式進行采集，再通過MODBUS總線的方式收集數(shù)據(jù)，進行匯總和分析，最終得出系列結(jié)論和方案幫助企業(yè)進行精細化管理的過程。

（1）對標管理是企業(yè)能源管理的重點，能源消耗限額控制也是智能制造的重要維度之一。該模型基于把設備管理思想與能源管理思想相結(jié)合的前提，對每臺設備用電量進行采集分析，按照財務維度將制造工廠用能單位劃分為工廠、車間（以及輔助生產(chǎn)系統(tǒng)和附屬生產(chǎn)系統(tǒng)）、生產(chǎn)線、設備4個層級，逐級分析，每一層級制定相關的指標和參數(shù)。設備監(jiān)控系統(tǒng)準確及時地反映整個能源管理過程中可能存在的問題，將能源管理的事后控制轉(zhuǎn)變?yōu)檫^程控制，使管理層能及時采取相關措施對暴露問題進行解決，從而有效地降低單位產(chǎn)品能耗，提高利潤率，實現(xiàn)能源管理上的精細化；同時通過構(gòu)建統(tǒng)一、能效大的數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)能效數(shù)據(jù)與業(yè)務現(xiàn)場數(shù)據(jù)的集成，使用大數(shù)據(jù)分析手段全面支持業(yè)務運作、成本管控和決策分析，實現(xiàn)崗位能效自我改善，幫助決策層更準確地評估企業(yè)能耗狀況，以大大提高企業(yè)決策的成功率。

（2）設備狀態(tài)分析數(shù)據(jù)包括設備異常類型（正常、總能耗異常、空運轉(zhuǎn)能耗比例異常、待機能耗比例異常、非生產(chǎn)能耗比例異常）、總能耗值、加工運行時間、加工運行能耗、空運轉(zhuǎn)時間、空運轉(zhuǎn)能耗、空運轉(zhuǎn)能耗比例值、待機時間、待機能耗、待機能耗比例值、非生產(chǎn)時間、非生產(chǎn)能耗、非生產(chǎn)能耗比例值等。如果按照功率——時間的方式采集數(shù)據(jù)，將會有更細化的報表生成。

（3）在分析和采集大量設備狀態(tài)能耗數(shù)據(jù)后，對不同種類和運行工況進行聚類分析，通過集群建模方法對設備狀態(tài)進行數(shù)據(jù)分析，通過比較每臺設備與集群的差異性來判斷其異常程度。在對設備的健康狀態(tài)進行定量化分析之后，可以從車間級、生產(chǎn)線級、單機級對設備狀態(tài)進行垂直立體化的管理，根據(jù)設備的實時狀態(tài)進行維護計劃和生產(chǎn)計劃的調(diào)度。

（4）在工廠生產(chǎn)線設計和建造階段雖然已經(jīng)確定基本能耗范圍，但通過對能耗進行監(jiān)控，運用大數(shù)據(jù)分析技術建立多維數(shù)據(jù)分析模型，通過關聯(lián)更多的維度和數(shù)據(jù)項，例如，班組、人員等信息，揭示人因與能效控制目標的偏差程度，對設備運行參數(shù)和能耗歷史數(shù)據(jù)進行分析，及時發(fā)現(xiàn)能耗偏離計劃目標的情況，整合相關數(shù)據(jù)進行分析，挖掘能耗異常的根本原因，指導設備進行自適應調(diào)整、生產(chǎn)工藝優(yōu)化、節(jié)能管理措施實施等，不斷改進能耗表現(xiàn)。

這套設備的監(jiān)控系統(tǒng)只囊括了監(jiān)控的一小部分，更加豐富的內(nèi)容隨著數(shù)據(jù)量的增加和軟件功能的加強會越來越體現(xiàn)其價值?？傊?，設備產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)是一筆巨大的財富，原先由于各種資源的約束，無法很好地進行開發(fā)，但隨著信息技術的快速發(fā)展，開發(fā)的成本將越來越低，隨之數(shù)據(jù)處理后的結(jié)果將為企業(yè)管理和決策帶來科學的參考依據(jù)和強大的支撐作用。

U468.2

B

〔編輯 王永洲〕