如何克服预测性维护中IT和OT的融合挑战?PreMaint实践分享
发布时间: 2023年08月15日
标签:
预测性维护（Predictive Maintenance，简称PdM）在现代制造业中扮演着关键角色，通过实时数据分析和资产监控，帮助企业预测设备故障，优化维护计划，并提高生产效率。
然而，PdM的成功实施面临着IT（信息技术）和OT（运营技术）融合的挑战。本文将探讨如何在PdM中克服IT和OT融合的挑战，并通过PreMaint实践分享，阐述解决方案。
图.设备数据实时监控（全景网）
一、IT和OT融合的挑战
在制造业中，IT和OT系统分别负责信息处理和生产操作。将两者融合在一起，以实现高效的PdM，需要跨越技术、数据、安全等多个领域的障碍：
1. 不同数据源和格式：IT系统和OT系统使用不同的数据源和格式，使得从OT系统中提取数据并将其转化为PdM可用的格式变得复杂。
2. 通信和集成问题：将控制系统（OT）连接到IT网络通常涉及协议不兼容、网络隔离等问题，导致信息传递和系统集成变得困难。
3. 数据采集：从传感器、设备和其他资产收集数据的难度，特别是在资产数量庞大且数据属性不同的情况下。
4. 历史数据获取：访问历史数据，尤其是在OT系统中的历史数据，需要解决数据存储和检索的挑战。
二、IT和OT融合的关键策略和步骤
PreMaint平台的实践经验表明，在克服IT和OT融合挑战方面，有以下关键策略和步骤：
1.全面审核和规划
在实施PdM计划之前，进行全面的工厂状况评估和目标明确。了解控制系统、历史数据、维护记录等方面的情况，明确PdM的目标和需求。
2.寻找合适的技术合作伙伴
在IT和OT融合的过程中，寻找具备相关经验和专业知识的技术合作伙伴非常关键。这些合作伙伴能够提供定制化的解决方案，帮助解决数据集成、通信协议等问题。
3.进行系统连接和数据采集
通过使用正确的连接器和软件组合，识别和连接每个系统。确保能够在实时提取数据的同时进行连接和通信。通过集成传感器，捕获PdM所需的相关数据属性和频率，增强控制系统传感器数据的准确性。
图.通过传感器采集设备数据（PreMaint）
4.数据整合和分析
连接历史数据和维护记录，实现资产运行状况和历史记录的全面了解。利用PreMaint平台的数据分析功能，对整合后的数据进行深入分析，识别潜在的故障模式和趋势。
5.建立强大的通信网络
建立通信网络，将传感器数据拉入边缘网关，通过有线或无线方式输入工业计算机系统。确保数据的高效流动，为PdM提供稳定的数据支持。
预测性维护在现代制造业中具有重要意义，但克服IT和OT融合挑战是一个复杂而关键的任务。PreMaint平台的实践经验表明，通过全面的审核、合适的技术合作伙伴、系统连接和数据整合，制造企业能够成功实施PdM策略，提高生产效率，为行业发展带来新的机遇和可能性。
申请试用PreMaint设备数字化平台
延展阅读
>>探索PreMaint中的三大工业运营工具：根因分析、过程优化和预测性维护
<更多信息可关注公众号“设备工程”获取>
