維護自動化金字塔架構：數據集成的新配方
發布時間：2021-08-18 來源：控制工程網
數十年來，過程制造已從自動化中獲益頗豐。在國際自動化學會ISA-95企業系統與控制系統集成國際標準的指導下，越來越多的企業希望采用基于自動化標準的最佳實踐。隨著新技術的出現，有更多方法可以應用自動化標準。
工業4.0環境下，數字化不僅僅體現在過程生產自動化，還在很多其它部門和行業催生了新的制造技術和系統。這些包括：
● 面向服務的架構（SOA）。它被認為是復雜的企業資源規劃（ERP）系統成功的關鍵，在整合、可擴展性、敏捷性和可重用性方面有很多優勢。
● 工業物聯網（IIoT）。這項技術已不再僅僅是一個流行語；它正在改變我們對關鍵設備的監測和互動方式，例如智能傳感器等。
● Wi-Fi和數字化網絡。這些正在成為工業連接的主要選擇，而在對未來趨勢的各種討論中，5G無線網絡通常被認為是一種有前途的技術，可以實現與車間之間無處不在的、可擴展的無線通信連接。
● 大數據、邊緣計算、機器人技術、人工智能（AI）、機器學習、應用程序接口（API）和增強/虛擬現實（AR/VR）。這些都已經從概念走向試點，并正在為更廣泛的應用做好準備。
僅僅是推動技術向前發展，已經具有很大的挑戰性，但COVID-19疫情的全球爆發，使其又受到打擊。疫情導致的生產停滯，進一步強化了工廠管理人員的緊迫感：迫切需要對系統進行改進，這些需求在以前被認為可能是"未來的事"。例如，遠程監控資產狀況，已從"渴望"變為"需求"，這對提高短期運營效率和長期競爭力都至關重要。
根據Fluke Reliability的研究，截至2020年夏末，大約82％的維護組織正在考慮如何有效地增加數字化技術的部署。同時，超過35％的廠家，生產至少下降四分之一，只有15％處于"正常"運營狀態。
很多公司都清楚在日常運營中，自動化是如何提升價值的。以前，很多IIoT試驗項目，都沒有達到預期目標。有時是由系統沖突、技術局限性造成的，但更常見的原因是溝通和變更管理方面的差距。
當今的制造環境比以往更精益化。計劃人員尋求最大程度地優化計劃，以便在現場工作的人員，可以根據工作的整體情況確定工作的優先級并據此執行。
為了有效地做到這一點，團隊需要的不僅僅是專業知識或特殊的標準操作程序，他們還需要更好的架構來成功實現數字化。
ISA-95和自動化金字塔架構為自動化企業和控制系統的5個層級之間的接口提供了關鍵框架：
1.物理生產過程
2.傳感器
3.監測與監督
4.制造運營管理
5.業務規劃和物流
圖1：ISA-95自動化金字塔架構。圖片來源：Fluke Reliability
之所以開發ISA-95，是因為不同行業、系統、部門和目標之間的差異，使溝通和協作充滿挑戰。在缺乏通用語言的情況下，企業備受影響。雖然ISA-95標準自發布以來已經30多年了，但仍將持續重新獲得驗證，并被納入更多的技術，其中許多技術和項目繼續專注于過程制造。
自動化系統集成
在過程制造行業之外，也需要成熟的系統集成思維。通過將ISA-95框架擴展到其他行業，許多企業可以從產量提高和成本降低中獲得好處。
圖2：從原始ISA-95升級的維護自動化金字塔架構。
自動化專家經常使用金字塔架構來展示不同層級之間的交互。圖2中的自動化金字塔架構已更新，以在物理層加入IIoT。更新后的架構有助于反映在非流程行業制造運營中的層級。
自動化金字塔架構的層級有助于從各種子例程中識別數據點，這對整個系統的各個方面都有益。重新配置金字塔，以支持維護和可靠性運營（MRO），并在底部添加了一個"過程"層，使之能夠反映與大型工廠和組織架構的維護交互。
利用合適的框架來支持內部協作和集成，數字化可以更好地幫助企業在資源緊張的情況下開展運營活動。但是，從一開始就必須將投資回報率視為核心的考量因素。為了使自動化金字塔架構能充分發揮作用，它必須幫助維護負責人確定所連接的系統，將在哪些方面對其設施產生最顯著的積極影響。
更高效的維護和資產管理
在大多數設施中，維護和運營團隊之間的聯系越緊密，他們的行動所產生的收益就越大。以特定資產故障排除過程為例。技術人員可能采取各種測量手段，來找出問題的根本原因，但僅在特定時刻使用這些測量值。如果可以將這些數據保留在資產的運行狀況歷史記錄中，那它將可以助力更廣泛的機器維護策略--可能會調整檢查特定參數的頻率，從而減少計劃外的故障，并延長資產的整體使用壽命。
隨著平均維修時間（MTTR）和診斷時間的縮短，維護自動化帶來的短期投資回報通常在30天內就可以實現。這推動了資產可用性的提升和產量的增加。然而，最重要的短期維護和維修的節省來自于基于日歷的計劃維護事件的減少。可預防的成本包括：零件損耗的成本，維修和停機時間，健康、安全和環境因素等，通過記錄、跟蹤和監測機器健康數據，從實際運行時間到機油分析和其他狀態信息，維護運行團隊擁有他們所需的數據，以減少基于日歷的計劃維護數量。
從長遠來看，維護自動化策略應提高團隊進行基于狀態維護的能力。隨著自動化金字塔架構的集成度提高，長期的維護自動化效益也在增加?？捎煤蜏蚀_數據庫的增長，使更多的 "大數據 "轉化為 "可操作的數據"。雖然人工智能（AI）和商業智能（BI）解決方案的規模還不夠成熟，但它們正在取得進展?，F在是為獲得更多價值準備數據的時候了。(作者：BrianHarrison）
延伸閱讀
制造業自動化金字塔架構
第1層：過程
● 該層包括物理資產，負責這些資產的維護和可靠性團隊以及機器運行人員。
● 一些資產是通過有線或無線連接的，而另一些則是通過可視化管理進行操作的。
第2層：現場層工具和傳感器
● 設備層工具和傳感器可提供手動和自動讀數。現在，并不是所有來自未連接的測量設備的數據，都已被保存或被跟蹤，也不是所有傳感器數據都采用了可用的格式。
● 通過將無線傳感器應用于舊機器，正在使更多資產數據實現電子化。
第3層：監控和數據采集（SCADA）
● 盡管大多數制造商采用SCADA/可編程邏輯控制器（PLC）系統，但只有不到30％的制造商可以使用此信息進行資產管理。
● 在SCADA數據池方面開展的早期的人工智能（AI）研究，正在尋找適用的健康指標數據來觸發工作指令，從而有可能創建有意義的、實時的早期診斷工作指令。
● 將第3層SCADA數據集成到維護自動化/企業資產管理框架中，可以提高總體設備效率和平均維修時間。它還通過實現自動化創建工作訂單和優先級排序，減少了停機時間并彌補了技能短缺的問題。
第4層：企業資產管理（EAM）
● EAM或計算機維護管理系統是維護和可靠性記錄系統。
● 將EAM與維護自動化框架集成在一起，可以將工作從基于日歷的計劃維護轉移到基于狀態的維護，并根據實際資產狀態確定工作的優先級。
● 將有意義的數據綁定到資產管理系統，可以為日常決策所依據的數據信息的數量和質量帶來質的變化。
第5層：企業資源計劃（ERP）
● 將第1到4層集成到公司的主要業務層中，可以將準確的維護和可靠性數據輸入到整個財務會計和報告系統中。它提高了維護和可靠性團隊對公司盈虧貢獻的可見性，并在工廠管理層實現了數據驅動的決策制定。
● 關鍵指標包括資產的總擁有成本，以及計劃的與基于工況的工作之間的成本比較。
關鍵概念：
·新的自動化金字塔架構可針對IIoT進行調整，并為其它制造商提供幫助。
·維護自動化策略應提高團隊進行基于狀態的維護的能力。
思考一下
貴公司可以從維護自動化金字塔中獲得哪些收益？