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基于大数据分析的更智能的维护服务

通过分析来自生产线的大数据,有可能提高维护效率,改善可用性和优化维护成本。

维美德在数字化生产过程方面拥有强大的历史背景。在20世纪80年代后期,首批传感器安装于维美德的纸和纸板机上,在20世界90年代,我们将只能控制嵌入生产过程。早在21世纪初,全天候远程服务已经面世。

“最新的技术,就是现在软件和硬件技术的进步使我们能够更好地利用所有这些嵌入式智能,向我们的苛化提供增值的解决方案。上述这些技术,通过利用可进行更好测试的集成数据、预测模型和最佳实践,允许客户提高工厂性能,例如,能耗优化、在线分析以及下一代工艺应用等,” 维美德销售与业务卡夫经理Markku K. Salo说道。

维护,更进一步

对于维护操作,利用大数据意味着进化而非革命。如今,工厂范围内的维护数据被收集到ERP以及其他系统,以便能够进行大数据分析。不同系统间的数据可以进行共享和利用,这会为维护管理、计划和操作带来较大的益处。

现在,由于能从多个信号源收集、整合以及分析数据,因而可用于维护管理的数据量明显增多了,仅列举几个例子,如独立工况监测系统、自动化系统、计算机化维护管理系统和成本控制应用等。

“例如客户可以通过分析这些数据,看到关于他们的设备如何在不久的将来发挥作用的预测以及其最优的服务间隔是多久。这可以对维护进行预测并使其最优化。总体而言,这提高了生产线或工艺的可用性,节省维护时间并优化维护成本,” Salo解释道。

正在进行研发的纸机耗材项目

维美德当前正在进行的开发项目,通过利用大数据优化纸机耗材。开发的项目之一是对辊子表面进行处理。其结合了单一纸机数以千计的辊子的磨损数据及性能信号和制造商提供的信息。通过集成所有的这些数据,就有可能检测到偏差,并完全采用新的方式分析辊子状态。

“通过更好地了解辊子性能和辊子维护需求,使棍子维护周期延长20%成为可能,从而延长辊子的运行时间。不再需要更换辊子,只是为了确保纸机不停机,” 维美德高级技术经理Hannu Lätti指出。

通过预测模型,维美德每周可以为客户提供一份关于辊子运行时间的预评估报告。“我们已经开始对耗材进行大数据分析,如压光机和施胶机辊子以及湿部织物。还有很多其他可以利用大数据分析的可能性,例如,优化能耗,” 维美德造纸技术部主管Pekka Linnonmaa补充道。

为做出更好决策提供有用的信息

基于收集来自于不同系统的大数据,维美德拥有一个逻辑数据仓库,开发先进的分析方法和分析工具。

“通过分析和处理庞大的数据,基于我们提供的信息,我们的客户可为他们的过程工艺维护做出更好的决策。” Linnonmaa总结道。