王靈運(yùn)，張光宇

（1.上海汽車(chē)股份有限公司培訓(xùn)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(shè)備狀態(tài)監(jiān)控模型

王靈運(yùn)1，張光宇2

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

針對(duì)設(shè)備管理過(guò)程中對(duì)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控的需求和實(shí)施難點(diǎn)，分析大數(shù)據(jù)應(yīng)用在設(shè)備監(jiān)控的可行性，并提出建立實(shí)時(shí)有效的設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)模型的思路，根據(jù)案例論述實(shí)施中應(yīng)注意的問(wèn)題。

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

10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2017.09.07

1 實(shí)施設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控的目的

設(shè)備在使用過(guò)程中會(huì)存在各種各樣的損失，這些損失可匯總為7種：①設(shè)備故障的損失。②設(shè)備空轉(zhuǎn)和暫停的損失。③設(shè)備換型的損失。④設(shè)備調(diào)試的損失。⑤設(shè)備啟動(dòng)的損失。⑥設(shè)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(shè)備性能的下降，設(shè)備使用時(shí)間的減少，以及產(chǎn)品合格品率的降低，對(duì)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)會(huì)帶來(lái)巨大的影響。

因此要了解設(shè)備在實(shí)際使用過(guò)程中的狀態(tài)，以及這些損失在使用過(guò)程中的分布情況，企業(yè)就需要對(duì)設(shè)備設(shè)定相應(yīng)的控制點(diǎn)，并進(jìn)行及時(shí)監(jiān)控，以實(shí)現(xiàn)3個(gè)目的。

1.1 了解階段時(shí)間中設(shè)備損失的構(gòu)成

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

1.2 得到準(zhǔn)確的設(shè)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(shí)間），用來(lái)計(jì)算MTBF，MTTR，OEE等設(shè)備管理指標(biāo)，最終評(píng)判階段性設(shè)備管理水準(zhǔn)。而這些數(shù)據(jù)越精確，越實(shí)時(shí)，對(duì)設(shè)備的評(píng)價(jià)就越準(zhǔn)確。

1.3 通過(guò)狀態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備的問(wèn)題和故障

設(shè)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(shè)備潛在的失效，就可以提前對(duì)設(shè)備采取相應(yīng)的措施，避免可能產(chǎn)生的安全，環(huán)境和運(yùn)營(yíng)的損失。目前傳統(tǒng)的監(jiān)控方式是使用某些儀表，定期對(duì)設(shè)備的某些控制點(diǎn)進(jìn)行相應(yīng)的測(cè)量。例如，熱成像儀通過(guò)電纜熱度的變化來(lái)判斷電纜的老化程度；利用振動(dòng)儀顯示的頻次來(lái)測(cè)量軸承的好壞等。因此，設(shè)備監(jiān)控可以提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備的異常狀況，從而預(yù)先采取措施避免或者減少設(shè)備產(chǎn)生的損失。

2 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控的難點(diǎn)

因?yàn)樵O(shè)備狀態(tài)監(jiān)控對(duì)企業(yè)管理的益處，使設(shè)備監(jiān)控越來(lái)越受到設(shè)備管理的重視。但目前企業(yè)設(shè)備監(jiān)控中一般會(huì)存在若干難點(diǎn)，主要表現(xiàn)在3個(gè)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(shè)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(guò)程，以保證分析的可靠性。

（2）采用定時(shí)離散的監(jiān)控計(jì)劃。傳統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)控過(guò)程中，由于人員、設(shè)備和成本的因素，除了涉及到重大事項(xiàng)的控制點(diǎn)會(huì)投入巨大成本進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控外，一般不會(huì)對(duì)控制點(diǎn)進(jìn)行大密度或全天候的監(jiān)控。而采用定時(shí)離散的監(jiān)控計(jì)劃，其缺點(diǎn)是設(shè)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(shè)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(shè)備的7種損失并非都是顯性的，像設(shè)備故障的損失和產(chǎn)出廢品的損失可以相對(duì)顯性地表現(xiàn)出來(lái)，而其他5種損失如果不能明確的測(cè)量和收集甚至沒(méi)有具體的定義，很可能就會(huì)統(tǒng)計(jì)不到或被遺漏，造成統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的缺失和統(tǒng)計(jì)精度無(wú)法保證。

2.3 老設(shè)備的系統(tǒng)數(shù)據(jù)采樣難度大

因?yàn)橛行┰O(shè)備在前期規(guī)劃階段沒(méi)有考慮到數(shù)據(jù)采集問(wèn)題，所以老設(shè)備就會(huì)體現(xiàn)出2方面的采樣難度：一是設(shè)備不具備數(shù)據(jù)收集和傳輸能力；二是設(shè)備供應(yīng)商不愿意開(kāi)放這些數(shù)據(jù)給用戶(hù)。這2個(gè)難題均會(huì)帶來(lái)在實(shí)施過(guò)程中巨大的成本支出和時(shí)間占用，甚至?xí)鹪O(shè)備的大幅度改造。

3 工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控帶來(lái)的機(jī)會(huì)

工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域中，圍繞典型智能制造模式，整個(gè)產(chǎn)品全生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各類(lèi)數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用的總稱(chēng)。工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)是使工業(yè)大數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的價(jià)值得以挖掘和展現(xiàn)的一系列技術(shù)與方法，包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、存儲(chǔ)、分析挖掘、可視化和智能控制等。本質(zhì)目標(biāo)就是從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)新的模式與知識(shí)并得到有價(jià)值的新信息，從而促進(jìn)工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新、提升經(jīng)營(yíng)水平和生產(chǎn)運(yùn)作效率。

4 大數(shù)據(jù)設(shè)備監(jiān)控模型架構(gòu)

采用設(shè)備大數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備監(jiān)控的架構(gòu)是通過(guò)傳感技術(shù)，先實(shí)時(shí)采集設(shè)備上的共有特性（如用電量、功率、電流、電壓等），再通過(guò)軟件對(duì)連續(xù)數(shù)據(jù)的分析和處理，得到一系列結(jié)果，完成對(duì)設(shè)備運(yùn)營(yíng)中損失的實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)，發(fā)送出相應(yīng)的解決方案和指令，之后對(duì)于數(shù)據(jù)顯著和關(guān)鍵的差異再通過(guò)專(zhuān)業(yè)儀器近一步的專(zhuān)項(xiàng)測(cè)試，從而確診故障點(diǎn)和實(shí)施故障解決。所以，通過(guò)大數(shù)據(jù)的使用，首先可以擺脫原先設(shè)備上的瓶頸，不局限于設(shè)備供應(yīng)商是否支持和設(shè)備上有無(wú)傳輸端口；只要設(shè)備上有用電數(shù)據(jù)，就可以通過(guò)串并聯(lián)相關(guān)傳感單元很容易地被采集出來(lái)，而且采集的成本也會(huì)相對(duì)較低；只要將采樣周期設(shè)定得足夠短（達(dá)到秒級(jí)采樣周期），就可以得到更加精準(zhǔn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

參考點(diǎn)（圖形）是決定軟件數(shù)據(jù)比較和判斷的重要基準(zhǔn)。以功率為例，軟件中設(shè)定的一些參考數(shù)據(jù)將決定數(shù)據(jù)計(jì)算后的歸屬，設(shè)備瞬間運(yùn)行功率為0 kW將被判斷為停機(jī)狀態(tài)；設(shè)定Pst就是待機(jī)功率時(shí)，運(yùn)行功率=Pst為待機(jī)狀態(tài)，但這個(gè)功率對(duì)于每臺(tái)設(shè)備來(lái)說(shuō)都是不同的，所以在前期設(shè)定過(guò)程中就需要了解設(shè)備的初始待機(jī)功率值；每臺(tái)設(shè)備生產(chǎn)產(chǎn)品節(jié)拍時(shí)間中的基本特性曲線(xiàn)，需要有既定的路程進(jìn)行確定和修訂，將目前的設(shè)備曲線(xiàn)通過(guò)程序自動(dòng)和特性圖形進(jìn)行比對(duì)（可以設(shè)定相應(yīng)的波動(dòng)范圍），確定目前加工的過(guò)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(shè)備狀態(tài)監(jiān)控模型在某整車(chē)廠(chǎng)動(dòng)力總成車(chē)間實(shí)施的案例。該監(jiān)控系統(tǒng)是通過(guò)對(duì)設(shè)備的用電量的方式進(jìn)行采集，再通過(guò)MODBUS總線(xiàn)的方式收集數(shù)據(jù)，進(jìn)行匯總和分析，最終得出系列結(jié)論和方案幫助企業(yè)進(jìn)行精細(xì)化管理的過(guò)程。

（1）對(duì)標(biāo)管理是企業(yè)能源管理的重點(diǎn)，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(shè)備管理思想與能源管理思想相結(jié)合的前提，對(duì)每臺(tái)設(shè)備用電量進(jìn)行采集分析，按照財(cái)務(wù)維度將制造工廠(chǎng)用能單位劃分為工廠(chǎng)、車(chē)間（以及輔助生產(chǎn)系統(tǒng)和附屬生產(chǎn)系統(tǒng)）、生產(chǎn)線(xiàn)、設(shè)備4個(gè)層級(jí)，逐級(jí)分析，每一層級(jí)制定相關(guān)的指標(biāo)和參數(shù)。設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)準(zhǔn)確及時(shí)地反映整個(gè)能源管理過(guò)程中可能存在的問(wèn)題，將能源管理的事后控制轉(zhuǎn)變?yōu)檫^(guò)程控制，使管理層能及時(shí)采取相關(guān)措施對(duì)暴露問(wèn)題進(jìn)行解決，從而有效地降低單位產(chǎn)品能耗，提高利潤(rùn)率，實(shí)現(xiàn)能源管理上的精細(xì)化；同時(shí)通過(guò)構(gòu)建統(tǒng)一、能效大的數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)能效數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)現(xiàn)場(chǎng)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(wù)運(yùn)作、成本管控和決策分析，實(shí)現(xiàn)崗位能效自我改善，幫助決策層更準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)能耗狀況，以大大提高企業(yè)決策的成功率。

（2）設(shè)備狀態(tài)分析數(shù)據(jù)包括設(shè)備異常類(lèi)型（正常、總能耗異常、空運(yùn)轉(zhuǎn)能耗比例異常、待機(jī)能耗比例異常、非生產(chǎn)能耗比例異常）、總能耗值、加工運(yùn)行時(shí)間、加工運(yùn)行能耗、空運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)間、空運(yùn)轉(zhuǎn)能耗、空運(yùn)轉(zhuǎn)能耗比例值、待機(jī)時(shí)間、待機(jī)能耗、待機(jī)能耗比例值、非生產(chǎn)時(shí)間、非生產(chǎn)能耗、非生產(chǎn)能耗比例值等。如果按照功率——時(shí)間的方式采集數(shù)據(jù)，將會(huì)有更細(xì)化的報(bào)表生成。

（3）在分析和采集大量設(shè)備狀態(tài)能耗數(shù)據(jù)后，對(duì)不同種類(lèi)和運(yùn)行工況進(jìn)行聚類(lèi)分析，通過(guò)集群建模方法對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，通過(guò)比較每臺(tái)設(shè)備與集群的差異性來(lái)判斷其異常程度。在對(duì)設(shè)備的健康狀態(tài)進(jìn)行定量化分析之后，可以從車(chē)間級(jí)、生產(chǎn)線(xiàn)級(jí)、單機(jī)級(jí)對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行垂直立體化的管理，根據(jù)設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行維護(hù)計(jì)劃和生產(chǎn)計(jì)劃的調(diào)度。

（4）在工廠(chǎng)生產(chǎn)線(xiàn)設(shè)計(jì)和建造階段雖然已經(jīng)確定基本能耗范圍，但通過(guò)對(duì)能耗進(jìn)行監(jiān)控，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)建立多維數(shù)據(jù)分析模型，通過(guò)關(guān)聯(lián)更多的維度和數(shù)據(jù)項(xiàng)，例如，班組、人員等信息，揭示人因與能效控制目標(biāo)的偏差程度，對(duì)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)和能耗歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)能耗偏離計(jì)劃目標(biāo)的情況，整合相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘能耗異常的根本原因，指導(dǎo)設(shè)備進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整、生產(chǎn)工藝優(yōu)化、節(jié)能管理措施實(shí)施等，不斷改進(jìn)能耗表現(xiàn)。

這套設(shè)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(qiáng)會(huì)越來(lái)越體現(xiàn)其價(jià)值。總之，設(shè)備產(chǎn)生的各類(lèi)數(shù)據(jù)是一筆巨大的財(cái)富，原先由于各種資源的約束，無(wú)法很好地進(jìn)行開(kāi)發(fā)，但隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，開(kāi)發(fā)的成本將越來(lái)越低，隨之?dāng)?shù)據(jù)處理后的結(jié)果將為企業(yè)管理和決策帶來(lái)科學(xué)的參考依據(jù)和強(qiáng)大的支撐作用。

U468.2

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〔編輯 王永洲〕