设备健康管理理论介绍

发布时间: 2023年01月03日

标签: 行业干货


随着我国智能制造的推进,工业企业也普遍意识觉醒,开始积极主动转型,工业现场设备的自动化、数字化、智能化水平大大提高。构建现代企业的新型数字化设备管理体系和能力,是企业迫切的需求。

 

这当中,工业互联网作为我国推进智能制造的核心抓手,近年来多次被列入国家级规划。各行业的工业领军企业越来越重视生产设备的数据采集和联网,基于工业互联网的设备健康管理系统(Equipment Health Management,EHM),也成为企业最期待突破的应用方向。

 

设备健康管理由人的健康管理发展演变而来,以设备的健康状态为核心,以保持健康状态的持久性和稳定性为目标,以设备维护为手段,重点锁定设备的亚健康阶段。

 

在长期的企业生产设备健康管理应用实践中,我们认识到,想要使得设备在全生命周期内可以稳定、高效、安全运行,就必须在设备采购安装、运行使用、维护维修、诊断工程和改造报废的方方面面实施一套相互联动从生到死设备一体化管理平台方案。其中任一环节的丢失,都将影响设备的在全生命周期内的可靠性、维修性、测试性、保障性和安全性。

 

因此,我们认为设备健康管理应是以保障和提高设备稳定和安全性从而降低企业运行成本的科学管理手段其主要过程应对工业设备全生命周期各阶段的完整管理和维护;其主要方法包括运行监测、故障诊断、健康评估和维护、保养记录、备件追溯等。

 

在功能上,设备健康管理与现在企业普遍应用的企业资产管理(EAM)、企业资源计划(ERP)、制造执行系统(MES) 和故障预测和健康管理系统(PHM)有密切联系,具体来说:EAM 系统往往是企业部署 ERP 后,为资产密集型企业在资产建设、维护中减少维护成本,提高资产运营效率,通过现代信息技术减少停机时间,增加产量的一套企业资源计划系统,其管理对象侧重于设备硬件本体,对设备软件、数据、模型几乎没有管理,对设备诊断工程涉及不深。MES 系统通常也会带有设备管理的模块,一般包含了设备台账、异常报警报修、工单处理等,但是 MES 的核心目标是为了保障设备生产导致的异常会被快速响应和处理,而对设备本身的故障处理、设备维护过程的人机界面并不友好,所以通常设备部门很难将自己的工作嫁接在 MES 上。PHM 通常侧重于通过数据处理和大数据分析,做复杂设备故障状态的监测、预测。目前大部分是一些技术公司在局部设备、局部点的应用,并没有整合到跟整个设备管理场景、设备机理模型、设备日常运维数据上。

 

设备健康管理首先是管理对象从原来的单纯设备物理本体,叠加上了设备上的软件、过程数据、设备和机理模型。根据工信部相关数据最新统计,目前我国企业生产设备的数字化率平均为 47%,关键工艺的数控化率 51%,关键设备联网率41%。嵌入式软件、人机界面、数据监测模型等都是新型设备的重要组成部分,都应是新型设备管理的范畴。

 

其次,设备健康管理是聚焦在设备运行态的数字化运维管理、和故障诊断乃至工艺监控。健康的评价指标不局限于设备的本体健康(工况故障),因为设备数据的全面性,也可以监控和预计设备的亚健康状态(工艺异常)。突破了无故障就是完好的传统概念。根据调研显示,目前在用的工业设备,健康状态的约占 20%,亚健康状态的占 60%,故障状态的约占20%。根据设备的运行数据、维护数据、故障分析数据等,综合形成设备的健康指数,可以发现大量处于亚健康状态的设备,并作出相应的维护策略优化建议。

 

设备健康管理能够将符合中国国情的设备管理体系,融合 ITOTDT 的知识和经验,利用工业 IOT、工业大数据、工业 AI 等新技术,集成了设备自动点检、检维修、在线状态监测、报警模型构建、故障智能诊断等功能,可以对设备本体、数据、模型进行全维度和全周期的动态管理,满足企业设备管理一体化的需求和场景。

 

越来越多的企业通过设备健康管理的理念应用实践,实现了设备的预测性维护和设备故障智能诊断。点击了解状态监测与故障智能诊断技术具体应用与实践


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