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西門子——基于工業(yè)邊緣和AI的實(shí)時設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方案
  • 點(diǎn)擊數(shù):473     發(fā)布時間:2025-01-14 18:57:23
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方案已內(nèi)置多種不同的裝置、設(shè)備、機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測模型,對其進(jìn)行有效地實(shí)時狀態(tài)監(jiān)測和健康度評估,精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)先期預(yù)警。同時,有效減輕部署調(diào)試工作,降低使用門檻,為設(shè)備運(yùn)維人員提供易于理解和使用的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方案。截至目前,基于西門子工業(yè)邊緣和AI的實(shí)時設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方案已經(jīng)在汽車行業(yè)、飲料行業(yè)、制藥行業(yè)等客戶的生產(chǎn)設(shè)備上得到了廣泛應(yīng)用,對電機(jī)、泵等執(zhí)行和驅(qū)動裝置的預(yù)訓(xùn)練大模型所具備的泛化能力和推理精度已得到客戶認(rèn)可。
關(guān)鍵詞:

1 方案背景與目標(biāo)

    工廠的生產(chǎn)與制造離不開各類生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行,這些生產(chǎn)設(shè)備作為工廠的重要資產(chǎn),其運(yùn)行狀態(tài)將影響到實(shí)際產(chǎn)量、質(zhì)量和企業(yè)的收入。因此,對生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行及時的維護(hù),避免發(fā)生異常停機(jī),是工廠實(shí)現(xiàn)連續(xù)生產(chǎn)的關(guān)鍵因素之一。

    當(dāng)前對于生產(chǎn)設(shè)備的維護(hù)方式包括三種,分別是被動型維護(hù)、預(yù)防性維護(hù)和預(yù)測性維護(hù):

  • 被動型維護(hù):在生產(chǎn)設(shè)備發(fā)生故障時修復(fù)故障

  • 預(yù)防性維護(hù):通過預(yù)先定義的維保計劃來識別生產(chǎn)設(shè)備故障

  • 預(yù)測性維護(hù):通過時序數(shù)據(jù)和生產(chǎn)設(shè)備的歷史故障數(shù)據(jù),預(yù)測未來的潛在運(yùn)行狀態(tài)

    本方案采用預(yù)測性維護(hù)模式,通過對設(shè)備、部件的健康度評估信息,在發(fā)生影響生產(chǎn)、影響產(chǎn)品質(zhì)量的重大故障之前,在先期檢測到設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)異常,在故障前提供預(yù)警,有效降低維護(hù)成本和非計劃停機(jī)時間,從而提高企業(yè)資產(chǎn)壽命和生產(chǎn)效益。同時,結(jié)合西門子工業(yè)邊緣的平臺特性,充分利用其在規(guī)模化復(fù)制應(yīng)用的特長,具備擴(kuò)展性。

 

2 方案詳細(xì)介紹

本方案由西門子工業(yè)邊緣平臺和設(shè)備、西門子工業(yè)人工智能軟件Device Monitor組成。

工業(yè)邊緣設(shè)備位于現(xiàn)場設(shè)備層,在與工控設(shè)備連接部署時,無需修改原有工控設(shè)備的軟硬件,不會對現(xiàn)場生產(chǎn)造成影響,實(shí)現(xiàn)了與原有控制系統(tǒng)的低耦合。邊緣設(shè)備上部署有工業(yè)邊緣運(yùn)行系統(tǒng)(Industrial Edge Runtime),可以運(yùn)行各類容器化的應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、處理、存儲、展示、AI算法應(yīng)用等功能。

西門子工業(yè)人工智能軟件Device Monitor提供5個功能模塊:設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型生成、設(shè)備實(shí)時健康度評估、用戶管理、用戶交互界面。

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1)   設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)采集

    可以通過3種數(shù)據(jù)源讀取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù):OPC UA、MQTT和FTP。

    通過上述數(shù)據(jù)源添加數(shù)據(jù)后,可以通過設(shè)備配置將數(shù)據(jù)與設(shè)備關(guān)聯(lián)。不同的設(shè)備有不同的預(yù)置數(shù)據(jù)點(diǎn)位需要。目前支持的設(shè)備包含:電機(jī)、軸承、齒輪箱、泵、泵站、氣源、滑塊導(dǎo)軌、沖壓機(jī)。

2)   數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型生成
    數(shù)據(jù)預(yù)處理:原始數(shù)據(jù)通常會有噪聲、缺失值等異常情況,將通過統(tǒng)計學(xué)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型等方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理去除噪聲,提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

    模型訓(xùn)練:之后,針對設(shè)備類型選擇匹配的算法模型(如:統(tǒng)計模型、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)模型框架等)進(jìn)行適配和訓(xùn)練,通過歷史案例學(xué)習(xí)生成有效的設(shè)備健康度預(yù)測模型。

    模型評估:在存有典型工況驗證數(shù)據(jù)集上進(jìn)行交叉驗證,當(dāng)模型驗證結(jié)果通過預(yù)設(shè)的統(tǒng)計評估指標(biāo)時(如:敏感度指標(biāo)、特異性指標(biāo)),該設(shè)備健康度預(yù)測模型的準(zhǔn)確度得到有效評估,并被激活用于實(shí)時監(jiān)控。

3)   設(shè)備實(shí)時健康度評估

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    通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型生成模塊所激活的模型將被用于目標(biāo)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時監(jiān)控。通過設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊所獲取的實(shí)時數(shù)據(jù),模型將根據(jù)其傳輸頻率不間斷進(jìn)行:

·       目標(biāo)設(shè)備的健康度評估

·       通過用戶交互界面進(jìn)行直觀展示監(jiān)測過程

·       出現(xiàn)異常偏差時,根據(jù)偏離程度進(jìn)行不同等級報警

4)   用戶管理

    可添加、配置不同的用戶賬號訪問用戶交互界面。同時,可以設(shè)置不同的用戶權(quán)限,不同權(quán)限用戶可以查詢不同層級的數(shù)據(jù)。

5)   用戶交互界面

    提供總覽頁面、報警頁面、模型頁面、數(shù)據(jù)頁面、資產(chǎn)頁面、用戶頁面、設(shè)置頁面共8類用戶交互界面。所有用戶交互界面均通過WebUI的方式訪問,用戶使用電腦瀏覽器訪問服務(wù)地址,即可登錄并查看Device Monitor的使用界面。對數(shù)據(jù)源的配置、模型的創(chuàng)建與管理、設(shè)備實(shí)時狀態(tài)監(jiān)測和健康度評估均可通過用戶交互界面查看。

 

3 代表性及推廣價值

1)   數(shù)據(jù)類型的多樣性和標(biāo)準(zhǔn)化

不同于常見的被動式和預(yù)防性維護(hù),本方案采用AI算法分析時序數(shù)據(jù)的方式,擴(kuò)展了對生產(chǎn)設(shè)備可監(jiān)控數(shù)據(jù)的多樣性和廣度。通過不同的傳感器,聲波信號、熱信號、振動信號、壓力信號等不同狀態(tài)信號均可作為預(yù)測性維護(hù)的數(shù)據(jù)來源。通過西門子工業(yè)邊緣計算,不同類型的狀態(tài)信號可以便捷地配置化接入,并實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換,為Device Monitor提供標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)來源。

2)   模塊化部署提升應(yīng)用擴(kuò)展空間

西門子工業(yè)人工智能軟件Device Monitor采用容器化部署方式,運(yùn)行在西門子工業(yè)邊緣設(shè)備中。西門子工業(yè)邊緣平臺的集中管理、分布式運(yùn)行方式,可大幅降低軟件功能升級的工作量,通過遠(yuǎn)程訪問即可獲取設(shè)備及軟件的運(yùn)行狀態(tài)信息、日志,并且實(shí)現(xiàn)軟件功能管理。在生產(chǎn)設(shè)備增加后,原有的功能可以快速復(fù)制并運(yùn)行在新的產(chǎn)線、車間和廠房,減少調(diào)試時間。

3)   配置化使用降低應(yīng)用上手難度

本方案的使用均基于WebUI完成,在實(shí)際應(yīng)用中無需具備算法專業(yè)知識也可完成配置和調(diào)整。對生產(chǎn)設(shè)備了解的維保人員可結(jié)合過往的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和運(yùn)維經(jīng)驗,輔助Device Monitor中所運(yùn)行的AI模型更加精準(zhǔn),對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測效果更佳準(zhǔn)確。

4)   健康度評估輔助設(shè)備運(yùn)維保養(yǎng)

本方案已輔助企業(yè)用戶在設(shè)備發(fā)生異常前提供相應(yīng)的警示信息。以某企業(yè)用戶的實(shí)際應(yīng)用為例,Device Monitor在設(shè)備發(fā)生故障前15天,已通過對相應(yīng)關(guān)鍵時序數(shù)據(jù)的分析提供預(yù)警。基于評估得到的健康度信息及其變化趨勢,設(shè)備運(yùn)維人員可以更好地規(guī)劃檢查和維保措施,避免生產(chǎn)設(shè)備發(fā)生實(shí)際故障和停機(jī)。

本方案通過工業(yè)邊緣可以容器化運(yùn)行各類應(yīng)用的優(yōu)勢,以圖像化配置的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、處理、存儲,并且集成工業(yè)人工智能軟件Device Monitor,使其后續(xù)的功能擴(kuò)展、規(guī)模化應(yīng)用具備良好基礎(chǔ)。與此同時,為企業(yè)用戶提供基于時序數(shù)據(jù)的AI分析功能,實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)實(shí)時檢測和健康度評估,可在早期檢測到設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)異常,在故障前提供預(yù)警,有效降低維護(hù)成本和非計劃停機(jī)時間,從而提高企業(yè)資產(chǎn)壽命和生產(chǎn)效益。


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