维护自动化金字塔架构：数据集成的新配方
图片来源：CEChina
作者 | Brian Harrison
为了获得数字化资产维护的最高投资回报率，请考虑使用 ISA-95 企业控制系统集成的自动化金字塔的现代版本。
数十年来，过程制造已从自动化中获益颇丰。在国际自动化学会ISA-95企业系统与控制系统集成国际标准的指导下，越来越多的企业希望采用基于自动化标准的最佳实践。随着新技术的出现，有更多方法可以应用自动化标准。
工业4.0环境下，数字化不仅仅体现在过程生产自动化，还在很多其它部门和行业催生了新的制造技术和系统。这些包括：
· 面向服务的架构（SOA）。它被认为是复杂的企业资源规划（ERP）系统成功的关键，在整合、可扩展性、敏捷性和可重用性方面有很多优势。
· 工业物联网（IIoT）。这项技术已不再仅仅是一个流行语；它正在改变我们对关键设备的监测和互动方式，例如智能传感器等。
· Wi-Fi和数字化网络。这些正在成为工业连接的主要选择，而在对未来趋势的各种讨论中，5G无线网络通常被认为是一种有前途的技术，可以实现与车间之间无处不在的、可扩展的无线通信连接。
· 大数据、边缘计算、机器人技术、人工智能（AI）、机器学习、应用程序接口（API）和增强/虚拟现实（AR/VR）。这些都已经从概念走向试点，并正在为更广泛的应用做好准备。
仅仅是推动技术向前发展，已经具有很大的挑战性，但COVID-19疫情的全球爆发，使其又受到打击。疫情导致的生产停滞，进一步强化了工厂管理人员的紧迫感：迫切需要对系统进行改进，这些需求在以前被认为可能是“未来的事”。例如，远程监控资产状况，已从“渴望”变为“需求”，这对提高短期运营效率和长期竞争力都至关重要。
根据Fluke Reliability的研究，截至2020年夏末，大约82％的维护组织正在考虑如何有效地增加数字化技术的部署。同时，超过35％的厂家，生产至少下降四分之一，只有15％处于“正常”运营状态。
很多公司都清楚在日常运营中，自动化是如何提升价值的。以前，很多IIoT试验项目，都没有达到预期目标。有时是由系统冲突、技术局限性造成的，但更常见的原因是沟通和变更管理方面的差距。
当今的制造环境比以往更精益化。计划人员寻求最大程度地优化计划，以便在现场工作的人员，可以根据工作的整体情况确定工作的优先级并据此执行。
为了有效地做到这一点，团队需要的不仅仅是专业知识或特殊的标准操作程序，他们还需要更好的架构来成功实现数字化。
ISA-95自动化金字塔架构为自动化企业和控制系统的5个层级之间的接口提供了关键框架：
1.物理生产过程
2.传感器
3.监测与监督
4.制造运营管理
5.业务规划和物流
▎图1：ISA-95自动化金字塔架构。图片来源：Fluke Reliability
之所以开发ISA-95，是因为不同行业、系统、部门和目标之间的差异，使沟通和协作充满挑战。在缺乏通用语言的情况下，企业备受影响。虽然ISA-95标准自发布以来已经30多年了，但仍将持续重新获得验证，并被纳入更多的技术，其中许多技术和项目继续专注于过程制造。
自动化系统集成
在过程制造行业之外，也需要成熟的系统集成思维。通过将ISA-95框架扩展到其他行业，许多企业可以从产量提高和成本降低中获得好处。
自动化专家经常使用金字塔架构来展示不同层级之间的交互。图2中的自动化金字塔架构已更新，以在物理层加入IIoT。更新后的架构有助于反映在非流程行业制造运营中的层级。
▎图2：从原始ISA-95升级的维护自动化金字塔架构
自动化金字塔架构的层级有助于从各种子例程中识别数据点，这对整个系统的各个方面都有益。重新配置金字塔，以支持维护保养运营（MRO），并在底部添加了一个“过程”层，使之能够反映与大型工厂和组织架构的维护交互。
利用合适的框架来支持内部协作和集成，数字化可以更好地帮助企业在资源紧张的情况下开展运营活动。但是，从一开始就必须将投资回报率视为核心的考量因素。为了使自动化金字塔架构能充分发挥作用，它必须帮助维护负责人确定所连接的系统，将在哪些方面对其设施产生最显著的积极影响。
更高效的维护和资产管理
在大多数设施中，维护和运营团队之间的联系越紧密，他们的行动所产生的收益就越大。以特定资产故障排除过程为例。技术人员可能采取各种测量手段，来找出问题的根本原因，但仅在特定时刻使用这些测量值。如果可以将这些数据保留在资产的运行状况历史记录中，那它将可以助力更广泛的机器维护策略——可能会调整检查特定参数的频率，从而减少计划外的故障，并延长资产的整体使用寿命。
随着平均维修时间（MTTR）和诊断时间的缩短，维护自动化带来的短期投资回报通常在30天内就可以实现。这推动了资产可用性的提升和产量的增加。然而，最重要的短期维护和维修的节省来自于基于日历的计划维护事件的减少。可预防的成本包括：零件损耗的成本，维修和停机时间，健康、安全和环境因素等，通过记录、跟踪和监测机器健康数据，从实际运行时间到机油分析和其他状态信息，维护运行团队拥有他们所需的数据，以减少基于日历的计划维护数量。
从长远来看，维护自动化策略应提高团队进行基于状态维护的能力。随着自动化金字塔架构的集成度提高，长期的维护自动化效益也在增加。可用和准确数据库的增长，使更多的 "大数据 "转化为 "可操作的数据"。虽然人工智能（AI）和商业智能（BI）解决方案的规模还不够成熟，但它们正在取得进展。现在是为获得更多价值准备数据的时候了。