边缘计算如何在老系统中激活预测性维护？
名词解释
离散制造：制造业按其产品制造工艺过程特点总体上可概括为连续制造和离散制造。相对于连续制造，离散制造的产品往往由多个零件经过一系列并不连续的工序的加工最终装配而成。加工和销售此类产品的企业可以称为离散制造型企业。对于多品种小批量生产类型的离心泵行业，属于典型的离散制造型企业。
混合制造：指融合了增材制造和减材制造两种制造技术的一种新的工艺制造方式。增材制造技术即俗称的3D打印技术，但在大多数情况下增材制造技术只适合于制造无法用其他方法生产的样品和小型零件。减材制造即传统的机床技术。混合制造工艺本质上是针对材料的微结构进行精细化的调整，从而让材料的宏观性能发生改变，由此可以设计制造出无数种带有特殊功能的新型复合材料和具有复合功能零件。因此混合制造的受益之处是提升零部件性能，获得附加价值。混合制造是工业4.0时代出现的一种新型工艺，也是未来工业的发展趋势。
OEE：是Overall Equipment Effectiveness的缩写，即总体设备效率，也有资料称为设备综合效率，用来衡量资产的生产率水平。OEE是三个因素的组合：资产可用性（资产在需要时多久运行一次）、资产绩效（资产产生多少）和生产质量（资产产生多少个优质物品）。
OEE = 资产可用性×资产绩效×生产质量×100%。
KPI：是Key Performance Indicator的缩写，即关键绩效指标。是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。
PdM：是Predictive Maintenance的简称，即预测性维护。是以状态为依据的维修，在机器运行时，对它的主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。
注：名词解释由《泵沙龙》收集、整理并补充。
前言
现代边缘计算可以添加到现有的离散制造自动化孤岛中，以提高整体运行可视性，并能够访问有价值的机器和工厂数据（正文中图片由爱默生提供）。
边缘计算可以为现有的离散和混合制造系统提供预测性维护（PdM）和OEE分析，从而创建有凝聚力的洞察驱动的运行。
新的工业自动化资本项目可以很容易地结合最新的技术，以提供内置的远程监控和分析功能。通常，这些功能的成本可以忽略不计，特别是与它们提供的广泛价值相比。
已经投入使用的制造工厂远远多于新安装的制造工厂。现有离散和混合制造工厂的设备已经使用了数年或数十年，必须继续运行，但需要越来越多的持续维护。这些工厂的最终用户，希望获得现代PdM、OEE分析和KPI确定的一些优势。具有集成计算能力的工业边缘计算设备，是这些制造工厂的解决方案。
边缘成熟度模型见下图。
边缘成熟度模型，描述了传统的离散和混合制造工厂如何使用现代硬件和软件架构，实现从标准自动化到更高级的连接、分析和洞察驱动操作的过渡。
现代计算价值
在正常运行条件下，如果设备和系统实现了基本功能，大多数制造厂的人员都会感到满意。也许有些地方已进行了初步的工作来衡量并改进运行性能，但基本生产力往往胜过更复杂的优化工作。
现实情况是，老化的设备越来越容易出现故障。大多数设施使用传统方法支持其系统，如基于时间的预防性维护或基于事件的反应性维护。前一种方法可能浪费资源，后一种方法会导致（计划外）停机，因为只有在设备损坏后才能修复。从长远来看，这两种方法都是昂贵的。
许多用户已经意识到典型的自动化设备和平台所提供的基本好处，例如可编程逻辑控制器（PLC）、人机界面（HMI）以及监控和数据采集（SCADA）系统。它们提供了当前设备状态的可视化、警报通知以及用于分析的历史数据。所有这些对于朝着持续改进计划迈出的第一步都很重要，但可以实现更大的收益。
当现代计算系统可以添加到现有设备中时，就可以利用设备上的数据和其它来自工厂的数据。一旦数据可访问，就可执行OEE分析以量化性能，以便用户可以识别问题区域、实施潜在解决方案并跟踪优化工作的结果。OEE作为提高运营效率、推动精益生产和减少总体浪费的更广泛战略的一部分也很有用。这是改进运行的基于数据的方法的基本部分，但这只有在正确的数据收集和计算系统到位时才能实现。
更进一步，PdM使维护更加主动和更具有成本效益，最大限度地减少代价高昂的故障，并提高生产力。OEE信息可帮助用户识别停机的实例和持续时间、故障频率以及这些故障的原因，从而指导修复潜在问题的工作。次要信息（例如能耗）可能不需要用于运营目的，但通常可以追溯到磨损情况，从而提供通过维护和维修进行改进的机会。
传统的PLC和人机界面（HMI），如果实施得当，可以提供一些必要的构建模块。为了真正摆脱被动操作和维护，转向主动式方法，有必要添加现代边缘控制器和专门为高级数据处理、运算而设计的功能齐全的HMI平台。
边缘应用，例如艾默生的Movicon.NExT和Pro.Lean，提供丰富的HMI可视化，并结合开放灵活的方式来整合预测性维护和计算性能指标，如KPI和OEE。
边缘应用的成长
数字化转型，不是通过简单地添加新的自动化机器或升级某些设备来实现的。相反，这是一个由新硬件和软件设备以及架构的逐步实施所促成的旅程。边缘成熟度模型提供了一些视角。
许多制造厂的设备仍然作为独立的自动化孤岛存在，只有有限的连接和简单的功能联锁。其它工厂在拥有更先进的连接自动化策略方面，可能更先进一些，但大多数仍然主要依赖于控制和SCADA系统中可用的原始数据。
当现有系统投入生产时，很难证明采取下一步所需的大型自动化改造资本支出项目是合理的。安装新的整体制造执行系统的想法令人望而生畏。因此，很多工厂以人工操作、电子表格操作和sneaker-net的数据传输作为改进运行和维护的主要手段。这些方法繁重、无效且容易出错。
一步一个脚印
现代边缘计算技术，使得一步一步实现数字化转型成为了可能，目标是获得最有利的回报。借助边缘控制器或工业PC以及先进的软件，内部员工或本地系统集成商可以经济地升级设备和系统，作为运营支出预算的一部分。
边缘控制器是一种特殊类型的工业硬件，它将实时PLC控制与通用PC计算能力相结合。它们是理想的新型自动化设备，但它们也是现有PLC的一个很好的补充，因为它们与大多数工业和面向IT的通信协议一起使用。如果不需要边缘控制器的实时控制能力，工业PC通常是升级应用程序的最佳平台。
至少，在边缘计算平台上运行的正确软件可以充当数据集中器和网关，整合来自许多其它边缘传感器和设备的信息，并连接到更高级别的分析系统。对众多协议的支持意味着可以访问智能设备和其它传感器，而这些传感器通常无法通过传统的工业数据收集机制获得。
这种边缘计算没有理由是单一任务。最新的边缘应用可以提供丰富的本地可视化（如标准HMI）、远程和基于Web的可视化（如更先进的SCADA系统）以及操作员和维护人员的全面远程访问。
事实上，最新的边缘软件包括用于工厂分析、精准制造和能源使用的向导驱动选项。这些基本上是预先配置的元素使得用户可以很容易地将OEE结合起来，以支持它们的优化、维护和可持续性计划。
长期以来，人们一直可以仔细测试和集成各种硬件和软件元素，以构建部分支持OEE和PdM分析的解决方案。改变的是边缘计算选项的广泛可用性，以及具有边缘能力和云连接的综合软件。
这些互补的硬件和软件产品可用于新设备，但现有的遗留资产系统更多，因此有更大的改进机会。这些现有系统可以逐步升级，以添加广泛的OEE和PdM功能，而不会干扰底层实时控制功能。
作者简介：Rich Carpenter是艾默生公司机器自动化解决方案业务的产品管理总经理，负责其控制系统、操作员界面、工业PC以及工业物联网软件和硬件产品组合的工业自动化。
- 周末愉快 -