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上海方未機械設備有限公司
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西門子攜手北京奔馳：產線上先知先覺的智慧
2023-11-20 閱讀(526)
西門子攜手北京奔馳：產線上先知先覺的智慧
西門子智能預測性維護系統助力北京奔馳變革運維模式
馬路上川流不息的汽車，是人們通勤途中最常見的風景。你知道嗎？一輛飛馳的汽車身上，60%以上的零部件都是沖壓件。
所謂沖壓，即對鋼板等材料施加外力，使之產生形變，從而獲得所需的車身形狀和尺寸。作為汽車制造的第一道環節，沖壓工藝如車頭一般起到“牽一發而動全身"的重要作用，一旦沖壓線因為意外故障造成非計劃停機，將直接影響后續所有生產環節。
在位于北京亦莊的經濟技術開發區，坐落著北京奔馳汽車有限公司（北京奔馳）的乘用車生產制造基地。該基地擁有梅賽德斯-奔馳生產工藝，具備沖壓設備和沖壓線。數據顯示，北京奔馳2020年產量突破60萬輛，實現連續11年增長。隨著產能不斷提升，北京奔馳希望持續深化精益生產理念。其中，通過運維管理的升級來提高生產設備的可用性成為關鍵著力點。
北京奔馳與西門子攜手共創，在其MRA工廠沖壓車間（一期）的米勒萬家頓機械沖壓線上成功部署了壓機的智能預測性維護系統(Smart Predictive Maintenance for Press-line)，實現智慧運維管理。
將“意料之外"變成“意料之中"
在繁忙的生產線上，停產幾小時就可能造的損失。因此，設備的維修和治病救人一樣，需要見微知著，早治防重，善于“治未病"。
傳統的運維方式是“預防性維護"，也就是按照一定的時間間隔定期進行全面檢修維護，不考慮具體設備的實際運行情況和健康狀態。其中，設定檢修間隔的時長可是一門學問。間隔太短會耗費大量人力成本和備品備件，造成過度維護；間隔太長又起不到排除風險的作用。而在實際生產過程中，許多工廠往往是在遇到突發故障之后才臨時安排運維人員處理，已經造成的損失難以挽回。
尤其是在沖壓車間內，沖壓設備的個頭大、價格貴，這意味著備件的準備和設備的維修都比較耗時耗力，甚至嚴重影響整體生產節拍。
如果能在故障發生之前或稍有征兆時就提前處理，避免非計劃停機，顯然可以有效保障工廠穩定、高效地生產，并降低運維成本。如此，“預測性維護"應運而生。它可謂是對傳統運維模式的變革，能夠基于物聯網和人工智能技術對生產設備進行狀態監測和故障隱患預測，將“意料之外"變成“意料之中"。
張捷是北京奔馳技術維護運營一部的沖壓維護工程師。在他看來，預測性維護系統是北京奔馳數字化發展中的成功實踐，也是工業未來的大勢所趨。張捷表示：“隨著北京奔馳持續推進精益化制造，我們需要進一步降本增效，比如通過數字化技術的應用為運維人員的日常工作提供更多便利與指導，減少他們的工作量，同時提升運維效率和準確性。這是我們與西門子團隊合作開展預測性維護項目的初衷。"
來自西門子數字化工業集團客戶服務事業部、西門子中國研究院與北京奔馳的專家團隊，攜手為北京奔馳沖壓車間產線打造了壓機智能預測性維護系統，實現了基于設備運行數據（尤其是振動數據）分析的預測性維護。
得益于該系統，張捷所在的技術維護運營部的日常工作流程發生了顯著的改變。過去，運維人員需要頻繁地對主電機、主傳動和液壓站等關鍵設備逐一進行巡檢，觀測有無異常的振動和噪聲。如今，北京奔馳能夠借助該系統實時收集設備運行信息，預知關鍵設備的潛在風險，從而科學地制定出優化的維護計劃。
預測性維護系統讓加工過程中的振動分析更加精準且全面，幫助工作人員高效安排運維工作。
自2019年12月正式上線以來，該系統已經幫助北京奔馳成功預測了多次設備故障隱患。比如2020年5月，系統發現拉伸墊液壓站電機振動異常，如果任其發展，一旦拉伸墊停止工作將導致整體產線停機，更換備件可能要花費四五個小時。在收到系統預警后，北京奔馳及時進行檢修，快速定位問題源頭，在不影響生產節拍的前提下更換了備件。如此，棘手的非計劃性停機變為了短暫的計劃性停機。
西門子中國研究院高級研究員周林飛說：“未雨綢繆，這讓大家切實感受到了工業人工智能的價值所在。"
給設備來一次“健康檢查"
你一定很好奇，“預測性維護"這種未卜先知的神奇能力究竟是如何實現的？其實，這與人們去醫院進行健康檢查的過程類似。
掛號之后，大家一般要先經歷測體溫、抽血、拍CT等檢查，以此獲得身體的各項健康指標。之后，醫學儀器會自動出具一份便于大家理解的體檢報告，根據系統中預設的模型來判斷身體的各項指標是否正常，比如血常規的檢測數據是否落在閾值范圍內，并提供個人健康的改善建議。當然，醫療儀器無法直接判斷所。如果報告所示的健康問題較為復雜或不確定，醫生會介入進一步的身體檢查和病情診斷。
同理，預測性維護系統也需要通過安裝在設備上的傳感器來采集設備的“健康數據"，為后續預測和診斷奠定基礎。以北京奔馳沖壓線為例，西門子為其部署了62個振動傳感器以及10個溫度傳感器，實時采集包括直流電機、變速箱、軸承箱等在內的關鍵設備運行數據。每個傳感器每秒收集的振動數據高達兩萬多個。隨后，系統基于機器學習技術對如此龐大的數據量進行大數據分析。
參照歷史數據，系統中已經預先建立了設備的健康度模型、異常檢測模型和趨勢分析模型等。當新采集的數據出現異常偏離的時候，系統就會及時發出警報。不同的異常指標預示著不同的潛在“病癥"，人工智能分析結果也能“對癥下藥"地給出指導性維護建議。
人工智能可謂是人類能力的延申。它“不知疲倦"地瞬時捕捉和分析海量數據，實現了全天候實時監測。不過，人工智能并非萬能，無法*取代人類的智慧。
在沖壓工藝中，振動直接反映著加工過程中的設備健康狀況，至關重要卻又異常復雜。產線上多種設備和眾多組件之間的振動相互影響、疊加，形成一場大型的“復合"振動交響曲。很多時候，只有經驗豐富的領域專家才能“聽懂"究竟是哪個“音節"出現了偏離。因此，西門子也會在人工智能解決方案之外提供專家分析服務。最終呈現給客戶的是結合了人工智能與專家經驗的數據分析結果，設備運行狀態和趨勢預測都一目了然。
西門子數字化工業集團工廠自動化服務業務主管方威表示：“依靠在振動分析領域的豐富經驗和專精知識，西門子專家能夠幫助北京奔馳判斷數據是否有效，故障是否真實發生，進一步提升預測結果的準確性。"
先知先覺，制勝未來
預測性維護作為工業物聯網領域的“殺手級"應用，能夠為包括北京奔馳在內的制造企業帶來顯而易見的益處：從內部看，它可以助力企業減少非計劃停機，降低運維成本并提高生產效率；從外部看，企業能夠借此建立差異化的競爭優勢，從而在激烈的市場競爭中占得先機。
北京奔馳總經理表示：“隨著北京奔馳發展的蒸蒸日上和產能的逐年提升，我們必須依靠高效的運維來保證生產的連續性。由西門子助力打造的壓機智能預測性維護系統，能夠幫助我們推進從傳統運維模式向數字化、智能化運維模式的變革。我們期待與西門子在未來加強合作，繼續攜手同行，共同書寫車廠數字化轉型升級的新藍圖。"
預測性維護這一先知先覺的智慧，能夠讓企業更加胸有成竹地把握當下，制勝未來。
