基于技术的维护获得了吸引力

位于密歇根州米德兰的道康宁公司(Dow Corning Corp.)美国从15年前开始使用状态监测。这家生产数千种非成品产品的公司在其24小时运转的加工厂监测振动。

通过监测振动，工厂技术人员能够在轴承和其他部件失效前更换它们。当零件没有变质时，工厂也能够避免预定的零件更换。近年来，工厂工程师已经扩展了状态监测的范围，超越了简单的振动。道康宁(Dow Corning)基于状态的监测分析师丹•沃伦(Dan Warren)表示:“过去四五年，我们增加了其他技术，我们绝对看到了回报。”

该工厂现在使用红外技术监测热量，以识别热点。沃伦说，通过监测热量积聚比监测振动可以更快地识别和理解一些问题。“所以现在我们可以看到一个热点。”机油是检查机器磨损的另一个参数。沃伦指出:“我们监测油的完整性，并在机器停止工作之前修复油。”该工厂还增加了声学测量装置，可以测量机器的声音，并将声音数据与设备的历史声音数据进行比较。任何声音差异将作为警报发送到由英维思过程系统提供的控制系统。

监控系统的目标是，当工厂流程发生任何变化时，向工厂操作人员发出警报。“这是我使用的石蕊测试——在周六凌晨两点，技术人员会清楚地读出偏差吗?””沃伦说。“我们有几件设备，(在这些设备上)我们可以看到一些东西发生了变化。这不一定是系统故障，而是流程发生了变化。”

监视设备的目标不仅仅是在某些东西即将发生故障时发送警报，而是要确定某些东西发生故障的原因。沃伦希望他的技术人员找出潜在故障的根源，这样他们就不必无休止地追逐接近故障的地方。沃伦说:“我们做了很多工作来了解设备故障的根本原因。”“解决失败的原因比解决失败本身要便宜。”

加快转变

正如道康宁的故事所表明的那样，从预防性维护转向预防性维护已经持续了20年。但最近，它的势头越来越猛。工厂正在使用新技术来自动化收集和分析设备数据。这项技术通常存在于工厂设备中的智能设备中，它降低了监控成本，并为工厂管理人员提供了更有用的数据。因为数据可以指出过程中的任何变化，它也可以用来提高质量。沃伦说:“当数据进来时，它迫使我们看机器是如何变化的。”“这提高了我们把时间花在哪些方面的效率。”这也意味着可以在产品质量开始下滑之前对机械设备进行修正。

审查维修预算以节省开支的时刻已经到来。一旦工厂经理们的控制系统就位，他们就会开始在运营中寻找新的可能节省开支的领域。许多公司都将维护预算作为降低成本、增加正常运行时间和提高质量的一个领域。预测性维护和基于条件的监视不是完全可以互换的术语，尽管它们在领域中经常被结合在一起。预测性维护就是确定随时间磨损的部件或液体的健康状况的能力。预防性维护通常是有计划的，就像汽车换油一样。一旦零件超过了预期的健康寿命，工厂就会按期关闭，并更换零件。但如果那部分还有一两年的健康寿命呢?预测性维护数据可以让工厂经理推迟计划的维护，直到部件即将失效。

基于条件的监测还可以确定机械的健康状况。但它在测量植物过程和单个部分的健康方面的可能性更大。位于密尔沃基的罗克韦尔自动化公司负责状态监控的业务经理Rick Schilpz说:“预测维护是在某些东西需要进行监控以便最终修复，而不是为了运行健康和安全时进行的。”“状态监测可以用于质量保证，因为振动分析可以帮助确定生产的产品是好是坏。”

在工厂的机器完全停止工作之前，能够看到它是否运转良好，这可以节省相当多的开支。“如果你的轴承出现故障，你必须更换其他设备，如轴。在水泥厂，如果你的变速箱出现故障，你必须更换它周围的所有东西，”位于康涅狄格州丹伯里的状态监测产品提供商FAG Industrial Services的FIS状态监测专家Michael Bensema说，“这可能需要5万到7万美元，而轴承则需要5000美元。”

添加它

在新西兰的纸浆和造纸厂Carter Holt Harvey，在ABB控制系统中实施状态监测后，工厂经理们在四年的时间里累积了许多可测量的改进。就职于ABB过程自动化可靠性服务部门的Barry Kleine是Carter Holt Harvey项目前两年的总工程师。他指出了以下结果:

-可用性从89.2%提高到94.5%
——整体装备效能(OEE)提高22.4%
-员工满意度从66%上升到78%
-维护费用降低了22%

每吨产品的维护成本降低了35%。无论工厂是实施预测性维护还是更广泛的基于条件的监测，节省的资金往往是可以衡量的，而且通常在第一年就有明显的投资回报。霍尼韦尔过程解决方案公司(一家位于凤凰城的过程自动化供应商)的产品经理Tim Sweet说:“当你转向预测性维护时——只在快要坏掉的时候进行修复——你可以减少20%的维护预算。”“这可能会增加，因为平均每个炼油厂大约有30到40名维护人员和数百万美元的维护预算。”

获取信息

预测性维护和基于条件的监测可以手动完成，也可以通过工厂的控制系统完成。位于乔治亚州Alpharetta的西门子能源与自动化公司现场总线技术与网络经理Moin Shaikh说:“我们通过在现场总线网络上使用智能设备进行基于状态的监测。“我们将设备上的所有数据带到控制层，这样维护团队就可以访问这些信息。”随着数据进入控制系统这一中心位置，技术人员不必在工厂里四处走动收集数据。Shaikh说:“节省来自于减少计划外停机时间，因为你只在需要的时候进行维护。”此外，由于数据来自网络，因此无需在现场进行多次作业。”

基于控制的监测首先在石油、天然气和电力行业获得了发展，但近年来，它已经扩展到其他大型机械行业，如纸浆和造纸、钢铁，甚至汽车。位于马萨诸塞州戴德姆的ARC咨询集团资产管理研究主管霍顿·勒罗伊(Houghton LeRoy)说:“状态监测在以重型设备为基础的行业中最受欢迎，比如能源工厂和金属工厂，这些行业的设备磨损严重，一旦出现故障就会造成破坏。”

预测和基于条件的监测的自动化方面还有用技术取代知识的额外好处。随着有知识的工人退休，北美的工业正在经历“人才流失”。总部位于德克萨斯州奥斯汀的控制和仪器供应商国家仪器公司(National Instruments)的声音和振动部门经理普雷斯顿•约翰逊(Preston Johnson)表示:“我们看到，工厂里有很多知识。”当公司失去这种专业知识时，他们会用技术来取代它，但会在过去由技术人员监控的机器上收集数据，这些技术人员可以判断设备何时无法有效运行。

无论工厂如何实施和使用预测性维护和状态监测，投资回报率(ROI)通常是一个简单的计算。同样位于奥斯汀的过程控制供应商艾默生过程管理公司(Emerson process Management)战略规划和资产优化总监戴维•奥乔亚(David Ochoa)表示:“投资回报率可能远低于一年，因为它来自多个领域。”“直接节省的是维护成本的降低，避免了加班和维护效率，从而降低了人工和材料成本。软性节约来自于避免了计划外停产的成本。”计划外关闭所带来的节省是很难衡量的——你如何衡量没有发生的事情?但业内专家估计，当工厂转向预测性维护和基于状态的监测时，计划外停机可以减少20%到40%。

未来的无线

在未来几年的某个时候，工厂将开始使用无线设备进行预测性维护和基于条件的监测。不用电线收集数据的想法太吸引人了，不容错过。支持无线数据收集的技术已经存在。问题在于安全。伊利诺伊州霍夫曼地产博世力士乐公司的企业客户主管约翰•温兹勒说:“每个人都想谈论无线技术，想知道它什么时候会推出。”“我还没见过有人在真正的工厂环境中实现无线。这是为那些处于前沿的公司准备的。无线技术最终会流行起来，但这要等到工厂经理和IT(信息技术)部门确信无线安全是万无一击的时候。”

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