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在需要24h不停運(yùn)轉(zhuǎn)的工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中，突發(fā)故障會造成難以挽回的損失。但試想一下，如果故障診斷系統(tǒng)壞了，給出錯誤診斷，工程師再對設(shè)備進(jìn)行不當(dāng)?shù)呐挪楹吞幹茫苡锌赡軐?dǎo)致故障處置時(shí)間、人力、成本等的增加，甚至為后續(xù)工作留下隱患。

 

工業(yè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，是近年來比較熱的話題之一，更是被稱為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)落地的最好著力點(diǎn)之一。但其應(yīng)用是否成熟？市場現(xiàn)狀如何？

今天，我們就來討論下工業(yè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的那些事兒。

 

故障診斷需求猛增，運(yùn)維不是難題

 

隨著現(xiàn)代自動化技術(shù)水平的不斷提高，工業(yè)設(shè)備制造和工程系統(tǒng)的復(fù)雜性大大增加，系統(tǒng)的可靠性與安全性變得尤為重要。

 

通過在現(xiàn)場設(shè)備上加裝功率傳感器、振動傳感器等各類傳感器，通過聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)采集設(shè)備數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆O(shè)備故障診斷系統(tǒng)。

 

設(shè)備故障診斷系統(tǒng)再對采集到的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)和現(xiàn)場視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行全周期監(jiān)測，建立設(shè)備故障知識圖譜，對發(fā)生故障的設(shè)備進(jìn)行診斷和定位，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對設(shè)備運(yùn)行趨勢進(jìn)行動態(tài)智能分析預(yù)測，并通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)報(bào)警信息、診斷信息、預(yù)測信息、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等信息的智能推送。

 

工業(yè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷主要包括：

• 狀態(tài)評估或叫狀態(tài)監(jiān)測，目的是根據(jù)測試信號來判斷機(jī)器是不是有故障；
• 故障診斷，經(jīng)過第一層次判斷，如果有故障，需要判斷故障的類型、部位和嚴(yán)重程度；
• 剩余壽命預(yù)測，即目前為止，機(jī)器還能使用多久，為下一步提前更換設(shè)備，降低損耗，做出預(yù)測。

 

技術(shù)很好，應(yīng)用成熟嗎？

 

目前，國內(nèi)企業(yè)根據(jù)規(guī)模大小、技術(shù)研發(fā)實(shí)力以及提供診斷服務(wù)能力大致可以分為三大類型：

 

第一類是具有較強(qiáng)的自主研發(fā)創(chuàng)新能力和擁有強(qiáng)大的故障診斷分析專業(yè)團(tuán)隊(duì)，能夠?yàn)榭蛻籼峁┓闲袠I(yè)特征和企業(yè)需求的個(gè)性化狀態(tài)監(jiān)測、專業(yè)化故障診斷服務(wù)和技術(shù)支持的整體解決方案提供商。
其自主研發(fā)、生產(chǎn)和銷售的產(chǎn)品能夠應(yīng)用于多個(gè)細(xì)分行業(yè)和領(lǐng)域，擁有一定規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)化在線監(jiān)測客戶群體，積累和掌握了大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)及經(jīng)過驗(yàn)證的診斷案例庫，擁有較為豐富的故障診斷經(jīng)驗(yàn)積累。

 

第二類是具有一定的技術(shù)研發(fā)能力，企業(yè)規(guī)模較小，專注于某一個(gè)細(xì)分行業(yè)或領(lǐng)域的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測產(chǎn)品的生產(chǎn)和銷售，不具備為客戶提供專業(yè)化的故障診斷服務(wù)能力。

 

第三類是設(shè)備集成商或產(chǎn)品代理商，自身不具有研發(fā)和生產(chǎn)能力，憑借自身在特定領(lǐng)域的客戶開發(fā)能力進(jìn)行產(chǎn)品集成和銷售。

 

 

在與一些工程師交流中，也有人表示現(xiàn)在做的企業(yè)不少，但還沒有見過特別成功的案例，實(shí)現(xiàn)智能診斷道路還有很遠(yuǎn)很遠(yuǎn)。

 

以裝配為例，首先很多企業(yè)的裝配大多數(shù)是不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)模@會直接影響機(jī)械地振動特征。通過實(shí)驗(yàn)室做出來智能診斷是可行的，但是實(shí)際應(yīng)用到現(xiàn)場的準(zhǔn)確性還是概率問題。
再比如，很多企業(yè)的生產(chǎn)現(xiàn)場，傳感器沒有布置完全，采集的信號很多是不完善的，也就造成了診斷很難……

 

 

通過翻閱相關(guān)企業(yè)的介紹以及其招股上市書，我們可以發(fā)現(xiàn)，工業(yè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，需要深度掌握所服務(wù)行業(yè)的設(shè)備制造和運(yùn)行機(jī)理，同時(shí)還要了解設(shè)備運(yùn)行的各類影響因素才能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的監(jiān)測和故障診斷，需要企業(yè)具備雄厚的技術(shù)儲備和經(jīng)驗(yàn)積累。

 

但目前，國內(nèi)工業(yè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷行業(yè)發(fā)展時(shí)間較短，尚處于快速發(fā)展階段，行業(yè)內(nèi)的大多數(shù)企業(yè)規(guī)模較小，不具備為客戶提供工業(yè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)解決方案能力。 

 

此外，不同行業(yè)的工業(yè)設(shè)備在實(shí)際運(yùn)行中存在各種各樣的復(fù)雜環(huán)境和工況。提供符合特定行業(yè)需求的狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)產(chǎn)品需要較高的研發(fā)能力、綜合的技術(shù)背景和豐富的診斷經(jīng)驗(yàn)，具有較強(qiáng)的技術(shù)壁壘。

 

智能故障診斷會替代工程師嗎？

 

在工業(yè)領(lǐng)域中，設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)是普遍存在并作為衡量設(shè)備狀態(tài)的重要指標(biāo)，當(dāng)設(shè)備內(nèi)部發(fā)生異常時(shí)，隨之會出現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的變化。

 

但是對于工業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)來說，首先，多數(shù)企業(yè)并不會公開自己的數(shù)據(jù)；其次，很多工業(yè)企業(yè)在設(shè)計(jì)之初并未考慮安裝相關(guān)采集設(shè)備，所以大量設(shè)備并沒有能力收集到數(shù)據(jù)；再者，針對一些偶發(fā)出現(xiàn)的故障，故障數(shù)據(jù)樣本非常少，不利于發(fā)現(xiàn)問題。由此可見，目前行業(yè)還屬早期，還要經(jīng)過長時(shí)間數(shù)據(jù)積累、分析。

 

小編非常認(rèn)為，故障診斷對于像風(fēng)電、航空航天等重要領(lǐng)域企業(yè)來說，十分有必要。畢竟這些行業(yè)里的設(shè)備如果出現(xiàn)故障，其造成的后果太嚴(yán)重了，承受不起。并且這些領(lǐng)域內(nèi)的企業(yè)數(shù)字化程度較高，對關(guān)鍵數(shù)據(jù)的采集頻率更高，更利于開展故障診斷。

 

但有一點(diǎn)，無論人工智能技術(shù)怎樣發(fā)展，技術(shù)怎樣進(jìn)步，故障診斷工程師都扮演著不可或缺的角色。就像是無論技術(shù)多么發(fā)達(dá)，對病人下診斷結(jié)論的時(shí)候，還是需要經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)生進(jìn)行最后的拍板。