基於大數據的設備遠程故障診斷與維護

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基於大數據的設備遠程故障診斷與維護通過大數據的設備台賬管理與監控、供應商互聯，開展設備遠程故障診斷與維修維護工作，實現智能化的設備管理。基於大數據的設備遠程故障診斷與維修維護可以有效幫助生產管理人員能及時掌控生產設備的運行狀況和能力，提前預知設備故障，做好設備預保全，提高設備開動率，促進產線更有效的運轉與生產。大數據的應用有力驅動生產設備過程管控與動態優化。未來，企業將進一步加強智能工廠大數據智能決策的能力，更好地為生產保駕護航，提升企業在行業內的競爭力。

一、案例簡介

通過大數據技術的應用，實現了對生產車間各工藝環節每個在線車輛、關鍵配套零件的全面識別監控，並對各生產線體的設備運行數據、連接質量數據及精度檢測數據等關鍵信息進行數據採集跟蹤、快速分析，提前預知設備故障，做好設備預保全，提高設備開動率，保證生產效率；並將採集到的生產數據匯總至與車間製造執行系統（MES）、物流系統等信息系統，實現不同設備之間、不同系統之間信息互聯互通和有效集成，為生產管理、設備維修管理提供數據基礎。

基於大數據的設備遠程故障診斷與維護可以有效幫助生產管理人員能及時掌控生產設備的運行狀況和能力，保障生產設備處於最佳狀態。大數據的應用有力驅動生產設備過程管控與動態優化。未來，企業將進一步加強智能工廠大數據智能決策的能力，更好地為企業生產保駕護航，達到提質、增效、降耗和控險的目的。

二、案例背景介紹

汽車智能製造要求對各工藝環節每個在線車輛、關鍵配套零件進行全面識別監控，需要對各生產線體的設備運行數據、連接質量數據及精度檢測數據等關鍵信息進行數據採集跟蹤、快速分析，以提前預知設備故障，做好設備預保全，提高設備開動率，保證生產效率；並將採集到的生產數據匯總至與車間製造執行系統（MES）、物流系統等信息系統，以實現不同設備之間、不同系統之間信息互聯互通和有效集成，為生產管理、設備維修管理提供數據基礎。

三、案例應用詳情

基於大數據的設備遠程故障診斷與維修維護可以有效幫助生產管理人員能及時掌控生產設備的運行狀況和能力，保障生產設備處於最佳狀態。

大數據的應用有力驅動生產設備過程管控與動態優化。系統對設備PLC的數據採集，獲取到大量的原始數據，對設備運行的狀態進行收集、清洗、提取等環節，為設備的分析預測提供基礎。和供應商建立遠程連接，及時獲取設備異常事件及其原因，並建立異常解決辦法，方法通過互聯網絡發送到維修中心進行維修維護安排。同時，根據自動化設備的運行狀態，實時進行設備的啟/停及故障數據採集，生成設備故障維護請求，根據故障原因、停機時間進行統計分析，並生成維修經驗庫，指導設備的維護保養工作，實現設備的閉環管理。所有重點的設備及傳感器都接入PLC，且PLC都接入了由光纖環網組成的上位系統。所有重點設備的報警信息及故障復位等各種狀態會實時在上位系統進行反饋，且可以自行統計設備的正常及異常時間。同時關鍵設備及工藝參數均實現了實時監控，並形成趨勢推移圖、構成動態的監測，管理者可以從推移圖中發現趨勢，從而進行相應的預防性設備維護項目，防止故障的發生，提高設備開動率。例如，焊裝車間通過對機器人等關鍵設備建立雲數據智能決策系統，實現對機器人電機電流、扭矩、溫度、程序運行狀態、系統狀態等全方位監控，並結合其他同類機器人收集的信息進行對比，通過雲計算分析技術去分析機器人的運行狀態及趨勢，從而向相關的維護人員推薦對應的維保措施，防止機器人在生產過程中發生故障停機，提高設備開動率。

通過打造支持汽車全生命周期協同優化的工業大數據平台，針對大規模個性化定製模式下業務協同的決策優化，以汽車全生命周期數據的挖掘分析並反饋到研發設計環節為目標，重點構建以用戶需求數據、產品設計數據、製造過程質量數據、製造過程設備數據、產品運維服務的車聯網數據等為核心的工業大數據庫；並綜合運用數據挖掘、知識發現、知識圖譜等技術，實現對整車大規模個性化定製過程的產品設計優化、生產運營優化以及設備運行優化等多目標、多環節的協同優化。

四、創新性與優勢

大數據智能決策。通過大數據助力分析與決策，實現公司製造、採購、質量、銷售、財務、物流、生產管理、車聯網及人力資源等九大領域的全價值鏈數據可視化，通過手機端、大屏端等設備隨時隨地掌控公司生產過程、經營結果等，通過數據倒逼業務流程、管理改善，推動數據創新。

在銷售領域，對多個維度對訂單、發車、提車、區域等大數據進行分析，對未達標指標進行數據預警。

在生產領域，大數據平台全面採集設備運行數據、衝壓面品精度、連接質量、車身精度、擰緊數據等關鍵生產運行信息，實現全廠核心設備互聯，實時自診斷，快速智能決策。並實時監控車間生產情況，自動生成不同車間、時間維度的計劃、產量與返修情況推移。

將大數據技術、互聯網技術、自動化、數字化等與製造工藝全流程結合應用，實現數據採集與信息管控、全生命周期管控等，有效地滿足新能源汽車先進制造過程的需求。

五、案例應用效益分析

通過基於大數據與互聯網的設備台賬管理與監控、供應商互聯，開展設備遠程故障診斷與維修維護工作，實現智能化的設備管理。

以大數據生產信息系統為基礎，實現生產線上的一切現場狀況可視化，提前預知設備故障，做好設備預保全，提高設備開動率，促進產線更有效的運轉與生產。

未來，企業將進一步加強智能工廠大數據智能決策的能力，構建智能分析系統「工業大腦」進行相應的智能決策，更好地為企業生產保駕護航，達到提質、增效、降耗和控險的目的，提升企業在行業內的競爭力。