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邦納電子（蘇州）有限公司王小飛

預測性維護（PDM）是工業互聯網的重要應用，早在上世紀90年代就已經嘗試被用于飛機發動機領域。最近幾年，隨著工業人工智能技術和邊緣計算技術的逐步推進和成熟，過去僅僅集中應用于高端裝備的預測性維護，可以“飛入尋常百姓家”，具備了大范圍應用的經濟性前提。去年的德國漢諾威工業博覽會（HANNOVER MESSE），作為全球工業領域的風向標，更是直接把“預測性維護”列為工業智能新風向之一。更有業內人士宣稱，預測性維護是工業物聯網IIoT的最大價值之一。

邦納的電機振動溫度預測性運維系統正是這種適合大范圍應用的經濟型預測性維護解決方案。邦納這套解決方案根據實際使用中電機的振動和溫度數據，評估進行維護的時間，防止意外的設備故障。

為什么說電機的振動溫度監控屬于預測性維護？我們借鑒美國智能維護系統（IMS）中心的分類，如圖1所示，縱軸代表故障發生頻率，橫軸表示故障發生后的影響。預測性維護適用于發生頻率不高，但一旦發生影響很大的故障。

圖1 美國智能維護系統（IMS）中心的分類

設備或者產線上正常運行的電機故障，正是這種頻率低、影響大的故障，完全落在預測性維護的范疇。

電機的預測性維護給客戶帶來的好處

在工業領域中，電機是設備和產線的動力源，監控關鍵機器的電機狀態，可以避免過程停機和實現投資回報的最大化。

·預防電機故障，減少故障停機，減少維修和大修時間以及維修間隔

電機振動溫度的監控，可以提前預知電機故障，減少故障停機，還能讓工程師在機器脫機和休眠時合理安排并啟動修理，延長維修間隔，并能提高電機使用年限。

·減少維修成本、備件成本

預測分析通常能找出需關注的電機，工廠技術人員就能根據需要調整工具和備件的庫存，而能為工廠車間節省時間、金錢和空間。

·提高工作場所安全

通過預測性運維，可以減少或避免電機故障引起的設備故障對工人的健康和安全造成的嚴重風險，減少時間、生產力和利潤的嚴重損失。

·提質增效，降本減存

通過電機的預測性運維，減少設備的突然故障，損壞準備裝運或分配的貨物；減少數控機床或者流程控制中的設備在生產過程中停止，減少浪費特定零件及其所包含的原材料。提高設備或者產線的綜合效率（OEE），從而提高產品質量，提升生產效率，降低生產成本，減少原材料、半成品的庫存。

邦納電機振動溫度預測性運維系統的優勢

隨著預測性維護的普及，最近兩年，越來越多的最終用戶提出電機振動溫度監控的需求，越來越多的廠家、集成商也提出各自的電機預測性維護解決方案。但是，很多客戶對于電機預測性運維解決方案的實施及效果都有一定的顧慮，而邦納的電機振動溫度運維系統完全可以消除最終用戶對各種風險的顧慮。

比如，預測性維護中采集哪些數據，如何安裝傳感器，如何選擇采集頻率和周期······都需要建立在掌握機理模型和行業know-how的基礎之上。邦納的振動溫度傳感器，機理模型基于國際監測評估標準ISO 10816，輸出振動的均方根速度值（RMS）。用戶可以基于均方根速度值的電機健康狀態分析，不需要技術專家，也不需要對機理模型進行研究。

圖2 機理模型基于國際監測評估標準ISO 10816

邦納振動溫度傳感器提供磁性底座安裝，安裝方式簡單快捷。

圖3 磁性底座

工業數據的歸屬權和使用權問題一直都是敏感話題。從類別上來看，工業數據大致可以分為兩種：一種是設備數據，一種是工況數據。工況數據涉及企業內部經營信息，最終用戶并不希望進行數據分享。電機的振動和溫度數據屬于第一種設備數據，原則上屬于不敏感數據。當然，邦納也充分尊重用戶的意愿，根據用戶對數據的要求，可以提供本地化和基于云平臺的兩種解決方案。

·本地化解決方案

圖4 電機運維監控系統

圖5 軟件界面

Banner的Data Watch軟件可以定制化符合客戶需求的軟件界面。可提供實時數據顯示，歷史曲線回看等功能。

·云解決方案

圖6 云解決方案

云平臺：提供數據查看、趨勢分析、歷史數據存儲、郵件報警等服務

預測性維護被吹捧為“殺手級”應用之后，很多公司都在圍繞這個領域開展業務。其中不乏魚目混珠者，比如預測某臺設備將會出現問題，最終用戶有可能會對判斷結果產生疑問。

邦納的振動溫度傳感器直接輸出振動的均方根速度值，符合國際標準ISO 10816，完全可以打消用戶的這層顧慮。某國內大型合資車廠沖壓車間壓機線主軸電機的正常和異常數據比較如圖7所示，1號監測點正常，2號監測點異常，振動數據增大明顯，可以直觀判斷其主電機異常。

圖7 主軸振動數據比較圖表

綜上所述，邦納的電機振動溫度預測性運維系統準確、簡單直觀、靈活，解決了最終用戶在預測性維護實施和效果方面的擔憂和顧慮。

目前市面上已有的預測性維護方案，大部分是在云計算或者霧計算層面的，而隨著邊緣算力的提升，以及工業人工智能的發展，在邊緣側完成預測性維護變得經濟上更加可行。邦納的DXM系列無線控制器，既可搭載工業人工智能算法，實現預警值的自學習；也可實現數據的云推送，滿足用戶對于電機預測性維護的需求，用于診斷和預測電機的異常。

摘自《自動化博覽》2020年6月刊