淺談資產維護類型(下篇)

基於狀態的維護 (CBM, Condition-Based Maintenance)、預測性維護 (PdM, Predictive Maintenance)、規範性維護 (RxM, Prescriptive Maintenance)

Pyramius
Pyramius
May 27, 2021 · 5 min read

淺談資產維護類型(上篇)介紹了反應式維護 (Reactive Maintenance)與預防性維護 (PM, Preventive Maintenance),本篇將繼續說明「基於狀態的維護 (CBM, Condition-Based Maintenance)」、「預測性維護 (PdM, Predictive Maintenance)」與「規範性維護 (RxM, Prescriptive Maintenance)」

基於狀態的維護

(CBM, Condition-Based Maintenance)

CBM的檢修時機則介於反應式維護和預防性維護之間,是在設備「快壞了」的時候進行維修。檢修的標準並不是固定依照時間或里程,而是針對每項設備的特性訂定基準值,並進行監控、巡查。只要此特性到達一定的臨界值,就進行更換。例如:手機或筆電的電池的儲能率到80%,就會提醒你要回原廠換電池。

設備的狀況大多會透過感測器,或密集的人工監控,以決定維護的時機。

檢測的手法可能透過:

  • 振動分析
    壓縮機、泵浦、馬達之類的旋轉型設備都會表現出一定程度的振動。這設備衰退會導致振動量會增加,此時振動傳感器即可檢測出過度振動。
  • 熱成像
    紅外攝像機可用於檢測通電設備中的高溫狀態
  • 超音波
    檢測深層地下缺陷,例如船體腐蝕,空洞化
  • 聲學
    用於檢測氣體,液體或其它洩漏。
  • 機油分析
    測量樣品中顆粒的數量和大小,以確定資產磨損
  • 電氣性
    使用電流表上的箝位來讀取電機電流
  • 操作性能
    整個系統中的傳感器可測量壓力,溫度,流量⋯⋯等

除了感測值,還可能透過統計製程管理(SPC, Statistical Process Control ),或老經驗員工的直覺來判斷。

CBM的先決要素,是如何決定「狀態」。狀態包含兩個部份:

1. 哪些參數可作為判斷的依據?
2. 這些參數的基準值為何?

但對企業來說,要發展CBM,也可能產生以下顧慮:

・舊設備可能需要更新或升級,才能安裝感測器,取得感測數值
・需要大量的數據儲存紀錄
・需要負擔訓練員工分析數據並執行決策的成本
・某些環境可能無法建立狀態感測
・維謢週期的不可預期

因此,企業決定是否進行維修時,除了考慮設備分析據的是否已經達到臨界值,也會參考設備的折舊、生命週期⋯⋯等條件,再決定是否進行維修。

預測性維護

(PdM, Predictive Maintenance)

顧名思義,是預測設備什麼時候會壞掉,在預期壞損,或部件不堪使用之前替換設備。那怎麼預測呢? 當然不是看黃曆,預測性維護首先要做定期(離線)、或連續(在線)的設備狀態監測,以確定在設備發生故障前,最符合成本效益的維護時機。

聽起來跟CBM很像嗎?簡單來說,CBM是監控特定數值,當數值到標,就觸發維護工作;PdM同樣監控數值,但再多了「分析」的觀念,透過AI、Iot等技術判斷是否要進行維護。其中包含AI資料訓練、檢討回饋,以及IoT的sensor分析,例如:振動、紅外線、超音波、電路、光譜⋯⋯等。

既然是「預測」,就必定有預測不準確的可能,造成過度保養,或是保養不足的情況。保養不足的後果我想不用多說,而過度保養或許能避免設備停機,保證設備發揮最大效率,但卻造成了浪費。CBM的目的就是為了找到可以平衡兩者的方法。而PdM就是透過更多的數據分析,加入AI、ML等技術,分析現行CBM的精確程度。

當然,更精確的方法,就意味著更高的前期成本。雖然近年來因IoT的技術與成本大幅降低,讓預測性維護變得更加可行,但分析與執行依然需要一定的成本,所以通常會將PdM用在更高單價,或更關鍵的設備上。

所以,在考慮預測性維護前,應該先考慮以下個問題:

1. 設備的價值為何?
2. 設備停機的損失為何?
3. 是否有技術能力/人力進行?

如果企業真的能實行PdM,毫無疑問地可以大幅減少停機時間,但相對也必須付出高成本投資所需的技術,不可不慎。

規範性維護

(RxM, Prescriptive Maintenance)

RxM也同樣強調收集數據,透過AI的數據分析,讓資產管理系統不只要能預測設備何時會壞、何時要維護,更希望能達到「提供建議」的效果。例如:建議先將設備速度降低一半,就可以延長一個月的壽命。

除此之外,RxM更希望能直指設備問題的核心,不止預測損壞時間,更清楚指出損壞的部位。這部分目前仍是很新穎的概念,付諸行動需要投入很高的成本,但分析結果是否可以全然採信仍是未知數。目前業界也尚未出現RxM產品,但可以確定的是,這是未來的發展趨勢。

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