Cloudera资讯|工厂实施预测性维护成功的三项原则

翻译|行业资讯|编辑:况鱼杰|2020-08-14 11:41:54.697|阅读 23 次

概述:随着工业4.0的加速发展,正在部署越来越多的用例来支持最终目标,即最大化整体设备效率(OEE)。计算机视觉从根本上改变了质量和成品率优化,过程优化正在改变生产线,过程性能和预测性维护已极大地影响了设备和过程的可用性。

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近期,有人在在制造用例中搜索了“预测性维护”,搜索结果出来了8200万个结果,这是令人惊讶的,之后又用Google搜索“流程优化”,产生的结果更令人吃惊:3.02亿。这些结果显示,这些用例已成为当今制造业的头等大事,考虑到数字化转型将在2025年实现11万亿美元的经济价值。制造商正在寻找改善流程,运营和资产维护的方法,这些用例是实现这些目标的关键。解决计划外停机的成本估计为每小时10万美元。


随着工业4.0的加速发展,正在部署越来越多的用例来支持最终目标,即最大化整体设备效率(OEE)。计算机视觉从根本上改变了质量和成品率优化,过程优化正在改变生产线,过程性能和预测性维护已极大地影响了设备和过程的可用性。


在实时连接工厂中实现这些用例需要什么?


要部署高级用例,必须满足以下三个条件:

  • 具有收集和利用所有工厂数据的能力。来自传感器,PLC,SCADA,MES系统和数据历史学家的传统OT数据; 来自ERP,SCM,保修,QMS和维护系统的IT数据; 以及“新”数据流,例如点击流,社交或其他面向客户的来源。

  • 学习和优化的能力。从大量数据中发现见解,然后通过机器学习模型优化流程。

  • 实时行动的能力。在Edge上部署模型以最大程度地减少延迟,允许自主决策,并节省IT本地或云资源以用于高功率应用程序部署。

而为了确保成功,需要考虑以下三个基本原则:

  • 第一项–在考虑整个数据生命周期的数据平台上构建Industry 4.0解决方案。利用开放源代码平台,该平台可以从任何来源(生产传感器,MES,SCADA,历史学家,数据库,分布式资产或工人可穿戴设备)获取,处理和分析大量实时数据。确保它可以启用预测分析或将机器学习算法应用于PB级数据,同时在本地和云混合环境中维护严格的企业数据安全性,治理和审计跟踪。确保它接受来自过程传感器,计算机视觉,机器人或声学传感器的结构化和非结构化数据源。它还应提供即时分析,以从边缘数据,本地数据中心或任何公共,私有或混合云中的数据中获取见解,情报和行动。

  • 第二项–从无代码连接的边缘开始。确保它具有开箱即用,无需编程和直观界面即可支持数百种工业设备协议的能力。确保它可以消除设置,配置和管理的复杂性,并已准备好进行边缘分析,常见的KPI和内置的第三方集成,以快速实现价值。另外,该技术应为:

    • 专为行业而设计:工业市场需要提供可从第一天开始使用的现成解决方案的工具,而不是提供通用的IoT解决方案。
    • 安全且易于使用。它需要连接各种没有编码的机器,然后在几分钟之内开始收集数据。
    • 集成。收集并标准化数据后,应将其轻松集成到任何云,第三方或企业应用程序中。
  • 第三项–确保您的技术合作伙伴具有已定义的POC计划。IIoT生态系统(包括硬件,传感器,边缘计算,数据生命周期和云)的运营和知识成熟度现已确立。每次部署都不再是一次新颖的一次性冒险,而是一种经过实践证明的努力,可以为既定用例提供运营价值。诸如Cloudera和Litmus之类的经验丰富的合作伙伴提供了完整的互联制造解决方案,这些解决方案可以实现即时价值,而又不会中断当前流程。


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