“工业4.0”时代已经来临——由物联网、云计算和人工智能等技术推动,从计算机系统到网络物理系统的转变。在最严格的意义上,工业4.0是将新技术集成到当前的工业流程中,本质上是创建智能网络,但是,向工业4.0过渡涉及各种挑战;例如确保数据安全和网络物理系统的高度可靠性,避免因自动化等原因造成的工作损失,维护服务在制造业中变得至关重要,因此,转型到工业4.0也意味着必须升级现有的维护操作。
设备状态监测(也称预知性维护)是现代设备管理体系中最重要的组成部分,通过监测设备的各种关键状态参数,判定并优化设备的维护、维修周期,有效提高设备的可靠性,降低设备的维护、维修费用。关键用油设备的状态监测一般通过油液监测实现,通过监测工业油液的各种特征参数(如:污染度、理化成分及粘度等),分析判断设备的磨损状态、油液的污染状态及其润滑状态,判定设备的运行状态和潜在风险。因此,通过油液监测技术可以提高设备的可利用率及生产效率、降低维护成本和总拥有成本、减少故障停机次数、优化设备运行性能及提高安全系数。
在工业4.0的整体环境下,要求油液监测系统不能是一个信息孤岛,需要达到以下几个要求:
1、 互联
工业4.0的核心是连接,要把设备、油液、工厂、供应商、产品、客户紧密地连接在一起。更具体讲,一是设备和设备的互联:单机智能油液监测设备的相互连接,实现智能检测;二是设备和加工对象的互联,也就是油液检测设备与受控设备互联。三是万物互联(IOE),所有制造系统、检测系统、设备与人的互联,所有的装备、软件、硬件、网络都是围绕如何提升人的效率、为人更好的服务这一主线,油液监测平台要整合到整个企业平台中,成为一个网络终端。
2、 数据处理
工业4.0的能量是数据。我们可以来想象一下,当智能设备无处不在,智能终端无处不在的时候,连接无所不在的时候,其必然的结果就是数据无所不在,信息化带来了海量的数据。这些数据跟过去有什么不一样?最根本的区别在于数据的树立和分析,将大数据转化为有效信息,这些信息带来了更精准、更高效、更科学的管理、决策,带来更高的研发生产效率以及更低的运营成本。这是智能化水平的不断提升,以及网络、链接和传感的无处不在共同导致的必然结果。
3、 智能
智能是指系统协助人类解决问题和做出决策的能力,同时还能够在某些任务中为人类提供物理帮助。油液监测平台应该能帮助企业用户进行设备维护保养。
4、 集成
工业4.0通过互联形成一个智能网络,TruVu将油液监测流程与设备管理及养护流程高度集成,与企业自身智能平台高度集成,使人与人、人与机器、机器与机器、以及服务与服务之间,能够形成一个互联,从而实现横向、纵向和端到端的高度集成。
2、目前钢厂设备及油液检测特点
钢铁行业拥有大量用油设备,且是自动化且连续化生产,主要包括烧结设备、炼铁、炼钢及有色冶金设备、轧压设备等。钢铁生产设备的润滑具有许多特殊之处,特别是大型成套设备,自动化程度高,需要承受冲击性的重负载,工作温度高级运动速度快,有些露天作业设备在恶劣环境下作业,多粉尘、潮湿、易于腐蚀。
生产中的关键机器设备一旦发生故障会迫使全线或全厂停工,造成巨大的经济损失,甚至危及人身安全,产生严重的社会问题,因此对设备的性能、安全可靠性和防止突发事故的能力提出了严格要求。
油液监测技术通过分析润滑油的理化指标、污染水平、元素含量以及油中磨损金属颗粒的分析,发现设备故障的诱因,早期故障的发展,以便现场及时针对处理,消除故障隐患,提高设备安全可靠性。钢厂进行油液监测相对比较早,早在80年代,日本新日铁公司就开始进行油液监测,在1980-1986年的六年间由于加强润滑监测与管理,使设备失效率下降了65%,与磨粒相关的失效下降90%。国内开展油液监测比较早,也比较成熟的是宝钢,2003年,宝钢在油液监测投入30000万,产生的经济效益是3亿。
现代钢铁冶金行业竞争日益激烈,同时受节能环保政策限制,以及资源短板、价格上涨等情况的影响,开展油液监测更显得尤为重要。目前,一般大型钢厂都建有专业的油液检测实验室,能进行元素、粘度、水分、颗粒计数等指标检测,但是这是检测设备即不智能,更无法做到互联,只能给出一个个孤立的检测结果,无法直接指导设备维护保养工作,也无法反映企业设备健康状况,更使油液监测体系游离于整个系统之外,无法纳入工业4.0之中,成为智能工厂的短板。
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