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传统制造业的下半场 专注生产设备数字化 | 产业CEO访谈

来源:亿邦动力 作者:雷宇 2022-01-18

制造业是国家经济命脉所系,而制造业数字化转型则是技术深刻变革条件下两化融合的一个发展阶段,也是当前两化融合的工作重点。

对此,在接受亿邦动力采访时,因联科技的创始人吕芳洲表示:“随着信息技术,大数据技术,人工智能技术的发展,设备数字化运维服务从故障后维护、周期性维护、基于点巡检状态维修逐步升级到以数据驱动预测性维护的智慧阶段。”

受访公司:西安因联科技有限公司

受访者及职位:吕芳洲,创始人

所属行业:智能制造行业

亿邦产业:您认为本行业数字化处于什么水平,发展趋势如何,能否从定性和定量两个维度做判断?

吕芳洲:在智能制造浪潮的推动下,制造业正积极进行数字化转型,工业领域各领军企业越来越重视生产设备的数字化、自动化、智能化改造,煤炭、建材、钢铁、石化、汽车等行业Top级集团用户正在或者计划加大智能制造投资,且超70%已开始试点部署设备智能运维应用。同时,轴承、机泵、齿轮箱等设备制造商也在加快数字化服务转型,智能化配套、工业服务等需求显著增加。

但是由于工业设备数字化转型过程中,运维业务场景碎片化、应用需求多样化,以及现有智能运维技术产生效果难以标准化,导致生产装备数字化服务的普及率比较低,整体行业发展处于技术推动普及的早期阶段。

亿邦产业:您的企业在产业数字化方面的价值主要表现在哪些方面,具体有哪些产品和服务?

吕芳洲:随着信息技术,大数据技术,人工智能技术的发展,设备数字化运维服务从故障后维护、周期性维护、基于点巡检状态维修逐步升级到以数据驱动预测性维护的智慧阶段。

预测性维护对于设备的价值可以从这几方面解释。

一是解决设备自我感知的问题,首先第一时间发现设备状态的异常。有经验的设备管理工程师可以通过现场的声响或温度来进行判断,但是没有经验的呢,一直运转到设备宕机后才有可能发现设备异常。因联的解决方案是提供智能传感器、智能网关等完整的物联网产品系列,通过工业大数据采集、处理,在对设备和工况数据掌握的基础上,采用数字化模型应用技术,根据设备劣化趋势在设备故障萌芽状态就发出预警。

二是解决设备实现自我分析的问题,到底是什么原因导致的设备异常,故障部位将会是哪里,严重程度又如何,该怎样去应对。因联通过把采集到的数据进行设备状态特征的分析提取,构建设备数字化模型;利用设备机理+智能诊断模型+AI大数据分析融合,建立诊断知识库,进行自动化设备异常的根因分析,精准识别设备故障部件类型,为设备运维提供最佳时间窗口,最终实现自动智能诊断。

三是有针对性的对设备具体故障提供维修建议,比如采用动平衡、对中处理、改善润滑、更换部件或者停机维修等。因联提供的设备全生命周期管理,把智能诊断结果同整个生产系统的生产计划,维修计划进行自动结合,排定备件清单、系统停机时间、维修时间,同时系统把相应委托单的检修任务和维护任务、维修方案自动推送给对应的人员。

这样就形成了监测、预警、诊断、维护这样一个设备生命周期的闭环,从过去的“人找事”过渡到“事找人”的全新阶段,此外,随着成功案例的积累,可以不断充实完善设备运维数字化案例资产知识库,形成成功实践的积累,减少对人员的技能性要求,实现经验的可复制性。

亿邦产业:你们对工厂或者其他产业链合作伙伴的数字化改造/赋能切入点是什么?越具体越好,为什么要做这些改造,合作伙伴为什么愿意接受你们的数字化改造?能否结合一个或者几个案例谈谈。

吕芳洲:因联科技的设备数字化赋能是以制造企业面临三大刚性需求为切入点。一是安全生产,如何保障生产及设备安全运行;二是提升生产效率,如何提升生产效率,保证生产质量;三是改善效益需求,企业产线生产效益如何得到持续改善和提高。而要满足以上三点需求,根本上需要从制造企业核心设备管理入手,这也给制造企业带来了管理和人员的两大挑战,管理上企业面临着技术有效性、以及落地性的变革与挑战;人员上面临结构化调整造成的人员经验缺失和技能不匹配的挑战。

具体的说,比如非计划停机造成生产损失;设备数据众多,人工巡检困难,巡检质量低;设备隐患或故障未能及时发现,造成安全事故、生产效率降低、产品品质下降;以及对人员技能要求高,难以培养人留人等。

那么,如何以更合理的投入获取高效的价值,做到性价比最优?

首先,分层次智能监测方案。对于关键性、重资产的主机设备和故障率高且成本低、较分散的辅机设备,采用不同的数字化手段来进行监测,兼顾成本与效率。

其次,结合企业的落地过程划分阶段进行建设:阶段一,对设备进行数字化改造,取代过去的人工巡检及记录的方式,实现设备异常的全面监控,有效释放人力。阶段二,通过预警与诊断相结合,实现设备故障精准定位,提升企业的人力及资源的调度效率;阶段三,基于技术与应用双向驱动,逐步实现设备少人值守乃至无人值守。在这个过程中,通过物联网应用驱动务联网应用,结合企业的实际实现制造企业设备智能化建设全面升级。

以典型的流程化行业水泥行业为例,因联的方案覆盖了石灰石场、生料制备、熟料烧成、水泥粉磨、水泥包装和余热发电的全工艺流程监测方案,可提供从无线感知、有线感知,工艺、油液、温度和图像等监测手段,到设备模型建立、数据算法训练、预警算法模型和诊断算法模型的设备预测性维护完整解决方案,从而实现对厂级客户所有关键生产设备的完全覆盖。依托多年对行业的知识沉淀、对各类工业场景设备机理的理解,因联不仅能够提供单一机械设备的智能监测、故障预警及诊断,还可以根据客户需求,提供厂级乃至集团级的全景式物联网解决方案,满足了企业对日常安全生产排产调度管理、生产调度决策分析、应急事故处理等需要。

亿邦产业:您如何理解数据、算法及AI在本行业产业数字化中的应用?在贵企业有哪些具体的应用和效益?

吕芳洲:数字化是有目标的,首先得让设备能够实现完整的自我呈现和表达,表达自身的健康状态,然后基于我们对设备机理的理解和历史案例的积累形成有效的算法,并能够精准识别数据的状态,形成自我的驱动,进而实现数据智能。以数据智能为基础,更好地发挥生产设备的绩效和性能,提高设备可靠性和生产效率,从而帮助工业企业优化运维,降本增效。

在应用层面,因联科技的设备数字化服务可以完整覆盖水泥、煤炭、钢铁等行业设备,覆盖设备类型达300多种,并随着行业应用的深耕和拓展,适用范围也在不断扩大。因联通过机理模型+大数据模型+专家诊断的先进模式,目前已经积累了200多个数字化设备模型,这样基于平台自诊断和专家远程诊断的方式,更加准确进行设备故障预警,故障诊断,为设备运维提出更加科学的运维建议,从而有效的保障设备系统正常运行,为工厂侧、集团侧智能化建设提供了有力技术保障。据测算,使用因联基于设备机理+工业AI的设备数字化服务解决方案可以帮助客户提前1-3个月预知设备潜在故障,降低25%维修成本,延长20%设备寿命,同时实现人力结构的优化升级。

亿邦产业:能否描述一下贵公司用数字化系统连接的产业生态,都有哪些角色,如何驱动生态伙伴之间的合作?

吕芳洲:围绕工业最终用户,因联将聚合整机制造商、零部件提供商、检修维保服务公司以及保险等金融机构,积极组建设备维保体系的产业生态圈,并可凭借基于对设备状态的精准预测,助力用户企业降本增效、驱动设备供应商进行商业模式创新,通过商机驱动,加速不同业务之间的互通互联,协作配合,驱动共享制造、设备融资租赁、供应链金融等新型服务模式加速涌现,进而提升整个链条的协同效率,以最优的成本和最佳的方式,为客户提供更加精准、更具性价比的服务方案。

亿邦产业:能否用一两句话描述贵公司的定位,描述贵公司的产业数字化价值,描述企业资本市场想像空间?

吕芳洲:因联科技将紧密围绕设备数字化应用这个垂直领域,致力构建工业设备全生命周期智能运维服务新生态,以推进智慧工业的进步为愿景,赋能产业生态伙伴,帮助工业用户提升生产效率、保障安全生产、优化生产决策,助力企业智能制造升级转型。

亿邦产业:能否畅想一下高度数字化的本行业产业运行场景,贵公司将在其中承担什么角色?

吕芳洲:数字化转型是经济发展的大方向,是产业迈向中高端的重要路径。伴随着5G、IoT、云/边缘计算、数字孪生、区块链等新技术的加速创新与应用,行业数字化将会是产业链业务流程的全面贯通,通过对设备的智能化管理,为工厂决策提供数据支撑,实现人、机、数据的高度交互,并完成调度一体化、监测实时化、分析智能化、决策自主化等高效协同的精准管控,而因联科技在产业数字化过程中将提供设备的数字化改造能力、智慧化的赋能能力和提供商机的链接能力,加速产业数字化变革。

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