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智能化條件下的維修知識重用與技能培養(yǎng)

AR工業(yè)應用 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-11-02 08:48 ? 次閱讀
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在智能制造背景下,工業(yè)系統(tǒng)向更為復雜化、智能化方向發(fā)展。對于維修管理而言,維護維修的工作量、維修響應能力、系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性要求、維護人員綜合技能要求、工業(yè)備件的供給效率和質(zhì)量等都面臨重大的挑戰(zhàn)。

鑒于內(nèi)部維修與外部工業(yè)服務現(xiàn)狀,多數(shù)制造企業(yè)處于救火式的事后維修,設備隱患突出,這制約了工業(yè)轉型的進程。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)條件下,探索新的維修模式和服務形態(tài),將成為當務之急。

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智能化條件下的維修知識重用與技能培養(yǎng)

高技能維修人才短缺是工業(yè)領域較為突出的矛盾,在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)背景下,人才爭奪正成為趨勢,這意味著工業(yè)企業(yè)招聘人才的成本陡然上升。為此,通過智能化手段,提升現(xiàn)有維修工人技能是非常迫切的需求,這包括:

1.基于故障記錄的維修診斷輔助。重復性故障在維修作業(yè)中的占比普遍較高,但這些經(jīng)驗往往由個別業(yè)務專長較高的業(yè)務能手掌握,抑或由于人才流失,致使這些經(jīng)驗無法重用,造成維修資源的浪費和知識共享的缺乏。借助于人工智能技術的應用,根據(jù)故障描述與歷史維修經(jīng)驗的查詢匹配,大幅降低故障判斷與處理方法引用,有效提升故障處理效率,實現(xiàn)維修知識共享和精準技能培訓。

對于維修培訓來說,面授培訓和網(wǎng)絡培訓無法解決員工“學時不能用,用時不能學”和“遺忘曲線”的困境。無論是面授培訓還是網(wǎng)絡學習,都無法將理論和實踐重疊,只要有時間上拖延和空間上阻隔就會導致知識的流失,這是人固有的遺忘曲線導致。

通過0glass AR 眼鏡的輔助培訓,可半自動生成實戰(zhàn)型指引內(nèi)容或課件,只需將圖片或者視頻進行簡單編輯(拖動、旋轉、標記一些簡單工具或者符號),快速簡單的就制作好了實用的課件,解放雙手學習,學與用同時進行,培訓效率大幅提升。

人工智能維修輔助

2.基于預測性維修的智能診斷輔助與遠程運維支持。預測性維修是在故障早期發(fā)現(xiàn)設備隱患和缺陷,進而主動采取干預措施的維修策略,這將大幅減少非計劃性停機,從而提高制造效率、降低維修成本,是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)重要的應用場景。

預測性維修,也就是對人和物大數(shù)據(jù)的掌握。僅僅知道設備本身的磨損率、消耗率是遠遠不夠的,我們還應該掌握影響設備的數(shù)據(jù)以及維護這個設備的數(shù)據(jù)等,這些足以說明科技發(fā)展的今天,只有掌握了這些所有的大數(shù)據(jù)之后,才可堪稱其為真正意義上的大數(shù)據(jù),才能做出實實在在的預測性維修。而0glass AR智能眼鏡就能很好地做到這一點。不等出了問題再去解決問題,而是掌握了互聯(lián)網(wǎng)和信息技術,同時又有大數(shù)據(jù)支撐,才可以做預測性運維。

受制于工業(yè)設備故障相關傳感器普及率較低,這使得為預測性診斷成本極高。將傳感器從診斷儀器中分離,采用智能傳感單元+工業(yè)APP的創(chuàng)新模式結合,不僅大幅降低預測性診斷成本,同時將云計算和智能應用高度融合,提高用戶體驗和智能診斷準確性。

結合AR智能眼鏡的應用,構建成現(xiàn)場故障監(jiān)測→云計算隱患排查→遠程診斷報告→AR輔助現(xiàn)場故障排查與處理的預測性智能維修閉環(huán)。

預測性智能診斷+AR遠程維修協(xié)作系統(tǒng)

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維修可視化-數(shù)據(jù)驅(qū)動下維修智能決策系統(tǒng)

管理學大師彼得德魯克曾經(jīng)說過“你如果無法度量它,就無法管理它”(“It you can’t measure it, you can’t manage it”)?,F(xiàn)實中的大多數(shù)維修維護活動并沒有準確量化,這是造成維修管理在企業(yè)活動中得不到有效重視,盡管設備人是專業(yè)填坑者,卻依然充當背鍋俠的尷尬角色。

維修管理的目的在于更快的維修效率(MTTR↓,平均故障修復時間越小越好)、更長的設備壽命(MTBF↑,平均故障間隔時間越大越好),為更好的體現(xiàn)設備的穩(wěn)定性和可靠性,引進可用度(availability)非常必要,它反映了在長期運行的情況下,制造系統(tǒng)處在正常狀態(tài)的概率。計算公式為:可用度(A)=(MTBF/(MTBF+MTTR))×100%。

在智能化條件下,建立目標導向的可視化系統(tǒng),將有利于構建新的運維體系,實現(xiàn):

1.維修維護動態(tài)監(jiān)控可視化系統(tǒng)。設備停機時間進行科學的合理切分,并以維修APP為載體,實現(xiàn)從報修到開機驗證的全過程管理,以此形成作業(yè)動態(tài)管理,包括報修延時、維修延時、人員去向動態(tài)等可視化看板系統(tǒng)。這有利于實現(xiàn)維修調(diào)度,維修作業(yè)動態(tài)管理,確保維護維修資源利用效率和質(zhì)量。

故障停機時分析

2.維修智能決策可視化系統(tǒng)。以維修APP為基礎的智能維修系統(tǒng)為基礎,將有效統(tǒng)計出工業(yè)企業(yè)整體,部門和設備的可用度指標、主動性維修和事后維修相應比例關系、維修費用以及維修分析數(shù)據(jù)。講實現(xiàn):

A.維修價值度量。通過對比分析工廠整體可用度的變化趨勢,維修費用下降趨勢、維修庫存下降趨勢對比,以及事后維修工單的下降趨勢、點檢和預防性維修的執(zhí)行情況分析,并對多發(fā)故障、長停機故障和高成本的故障針對性的分析。設備維修價值一目了然,這將從整體上說明維修管理對生產(chǎn)效率,企業(yè)盈利能力保障的表現(xiàn),并識別出影響設備維修業(yè)績的薄弱瓶頸環(huán)節(jié),以實施針對性的業(yè)績改善。

B.全員參與性度量。識別并對不同產(chǎn)線進行可用度的排序,這有效區(qū)分出不同產(chǎn)線的自主維護水平和能力,這對于實施TPM、精益生產(chǎn)的工業(yè)企業(yè)而言,將有效推動設備維護能力的全面提升。針對這些產(chǎn)線/部門實施獎勵和針對性分析和能力提升活動,強化維修配合、自主點檢和日常維護活動的落實,對于全面提升設備穩(wěn)定性和可靠性、節(jié)約維護成本將具有深遠的意義。

3.維修技能可視化系統(tǒng)。以維修APP為載體,有效衡量不同維修人員的工作量(工單執(zhí)行的數(shù)量和時間)、工作效率(維修平均所花費的時間)、工作態(tài)度(派單響應時間)和工作業(yè)績(維修維護責任區(qū)的可用度表現(xiàn)),將作為維修工人績效和維修技能提升的依據(jù),這對于企業(yè)整體的維修能力將有大幅的提升。

維修智能可視化決策系統(tǒng)

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服務化-工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)條件下的維修模式變革

伴隨工業(yè)設備的復雜化、智能化發(fā)展,維修維護的難度增大,企業(yè)維修力量已經(jīng)不能滿足全面的維修業(yè)務,維修的專業(yè)化分工成為必然趨勢。這包括:

1.專業(yè)化的維修外協(xié)。比如IT逐漸成為制造系統(tǒng)的一部分,IT運維外協(xié)越來越普及。復雜設備受制于故障機理和維護難度,設備制造廠家開始承接這部分維修維護業(yè)務。值得注意的是,這部分業(yè)務由于牽扯到客戶數(shù)據(jù)安全和成本考慮,并不會以工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)作為數(shù)據(jù)驅(qū)動。

2.非制造主體的運維托管業(yè)務。非生產(chǎn)主體的能源供給部分,這部分設備具有通用性特征,由于不涉及核心數(shù)據(jù),且往往和環(huán)境、安全關聯(lián)起來,越來越多的工業(yè)企業(yè)開始將能源供給(水、電、氣、熱、冷)托管給第三方管理。第三方服務企業(yè),對日常運行、維修維護、設備改造等全方位專業(yè)管理,為追求利益的最大化和安全性考慮,基于物聯(lián)網(wǎng)的應用較為普及,實現(xiàn)無人值守、虛擬巡檢、預測性診斷等全方位的服務。但受制于服務半徑限制,一般會在工業(yè)聚集的區(qū)域較為普及。

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的能源遠程運維系統(tǒng)

3.維修外包作業(yè)形態(tài)。不難發(fā)現(xiàn),許多企業(yè)的高技能的維修人才,流動性都很大,要么另謀高就,要么轉而成為維修服務商,這對于企業(yè)提升維修綜合能力并不是件好事。從歷次的調(diào)研結果而言,外修外包正在成為趨勢,通常包括:

A.大型企業(yè)的維修公司化。由于制造規(guī)模較大,容易形成新的維修業(yè)態(tài),并能有效整合供應鏈資源,一般系由原有的設備主管部門或者供應部門成立工業(yè)服務公司。

其難點在于,受制于企業(yè)體制影響,很難開展內(nèi)部的維修外包,即由工廠維修部門變更為維修項目組,抑或決策周期較長,短時間內(nèi)新的模式不容易形成。

B.中小民營企業(yè)的外修外包形態(tài)。在制造業(yè)區(qū)域化集中的地區(qū),適合以第三方工業(yè)服務平臺開展維修外包業(yè)務,即以工廠現(xiàn)有的維修力量為主體,成為維修項目團隊,并以平臺實現(xiàn)業(yè)務調(diào)度、專家支持等業(yè)務。而對于本身維修力量較弱,由個人對公司業(yè)務的工業(yè)企業(yè),可由平臺實現(xiàn)服務共享為主體的虛擬維修外包。

其難點在于,受制于規(guī)模的限制,以及工業(yè)交易誠信體系的缺乏。通常需要由政策強有力的支持,借以解決規(guī)?;眨ㄖ悄芊諚l件下的供需匹配)、供應鏈創(chuàng)新(工業(yè)備件集采集供、工業(yè)服務共享)和金融產(chǎn)業(yè)化(工業(yè)品和工業(yè)服務交易誠信)的難題。

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后記

設備維修管理模式創(chuàng)新迫在眉睫,是發(fā)展先進制造業(yè),構建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)條件下供給側結構性改革的必由之路。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴

原文標題:設備維修管理的三大趨勢:智能化、可視化、服務化|0glass低調(diào)分享

文章出處:【微信號:KingseeAR,微信公眾號:AR工業(yè)應用】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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