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    基于數據驅動的卷煙制絲設備“靶向治療”運維管理研究與應用

    2023-03-20 09:12:58李文亮
    科技創(chuàng)新與應用 2023年7期
    關鍵詞:靶向治療制絲備件

    吳 悅,李文亮,王 翔,朱 帥

    (紅云紅河煙草(集團)有限責任公司新疆卷煙廠,烏魯木齊 830000)

    近年來,煙草行業(yè)新一輪技改使大多數卷煙廠的煙機設備實現了實時數據采集系統,但將大量的工業(yè)現場數據轉換成有用的信盧依然存在諸多困難[1],煙草行業(yè)基于數據驅動進行設備運維工作尚處于起步階段。

    對于制絲生產來說,煙草行業(yè)的普遍共識是制絲工藝質量的穩(wěn)定與設備狀態(tài)密不可分,一次微小的設備停機也會造成較大的經濟損失和質量風險。在實際生產中,即使快速解決了設備故障問題,也會經歷一個從非穩(wěn)態(tài)逐步變成正常的過程。因此,盡可能避免設備故障停機是當前制絲設備運維管理的一大挑戰(zhàn)。

    近20 年來,煙草行業(yè)在設備運營維護管理方面經歷了糾正性維護、計劃性維護和預防性維護3 個階段。其中糾正性維護主要是指當設備出現故障時,對設備故障進行恢復而采取的維護措施;計劃性維護主要指基于時間的維護(TBM)[2]主要是根據設備設計維修時間制訂維護計劃;預防性維護主要指基于狀態(tài)的維護(CBM)[3],各卷煙生產企業(yè)廣泛采用三級點檢的方法監(jiān)控設備狀態(tài)從而進行維護。當前,有一些企業(yè)又提出了預測性維修的概念[4],然而準確、實時且在線的異常檢測對于檢測設備的潛在故障和制定預防性維修計劃至關重要[5]。然而,要實現異常檢測在當前來說存在一些問題[6]。

    1)將從系統收集的大量數據傳輸到數據處理組件。

    2)使用歷史數據訓練有效檢測模型和應用實時、在線數據進行異常檢測。

    國內一些學者針對這2 個挑戰(zhàn)作出了有益的嘗試,尤其是在煙草行業(yè)的應用上。王偉等[7]針對卷煙制葉絲段批次過程中待機運行階段存在監(jiān)測盲區(qū)及不同設備并發(fā)異常對整體監(jiān)測模型的相互干擾等問題,采用PCA 分解后構建T2 和SPE 統計量的方法,取得了良好效果。顧茜等[8]使用時序數據庫InfluxDB 對實時生產數據進行存儲、查詢統計及分析告警,使用三次指數平滑算法、長短期記憶網絡(LSTM)和序列到序列學習(Seq2Seq)對生產過程數據建模預測,實現精度良好、準實時的葉絲出口含水率趨勢預測。

    本文的創(chuàng)新點包括如下幾方面。

    1)在設備管理方面,優(yōu)化管理流程,用數據帶動工作流,提高設備運維效率。對在用設備進行數據分析和建模,建立提前預警機制,同時采用科學的、智能的方式對設備完好性、維修保養(yǎng)與運行情況等檢查和反饋整改,將設備診斷、設備完好等相關管理流程和工作措施進行完善優(yōu)化。

    2)推行以“擠泡沫、擠水分”為核心的運維管理模式,使操作、點檢、診斷和檢修幾方面密切配合,建立完備的設備運維標準體系。強化預防為主、設備診斷、日常維護和改善維修并存的設備運維管理,系統性、科學性和智能性地改進設備運行現狀。

    3)將工作流管理思想引入設備管理系統,以數據化、網絡化和智能化的理念、方法與機制融入到設備日常運維中。

    1 方法的提出

    1.1 設備運維管理系統(EMS)和邊緣層設備健康狀態(tài)監(jiān)測管理平臺相協同

    設備運維管理系統(EMS)為B/C 架構(客戶端/服務器),客戶端使用辦公計算機瀏覽器登錄指定IP 地址進行操作,服務端由一臺計算機擔任服務器響應客戶端的各項操作,使用國產南大通用數據庫GBase 提供數據存儲服務,如圖1 所示。采用開源軟件python通過ODBC(開放數據庫互聯)連接南大通用GBase 數據庫,進行數據庫查詢,完成對設備實時數據和歷史故障數據的清洗、解析、分類、補全與標注;人員對操作日志、維修記錄、備件記錄、設備信盧、數據診斷和靶向治療等記錄進行實時更新,每次規(guī)范操作必須有章可循,后臺審查是否存在違規(guī)操作。數據質量對于后續(xù)的建模、分析至關重要,因此對各項操作及自動采集的數據進行了統一編碼;數據轉發(fā)到數據存儲區(qū)域后,根據數據的使用需求分別存儲至分布式存儲、時序數據庫或實時緩存與關系型數據庫中,如圖1 所示。

    圖1 設備運維管理系統(EMS)和邊緣層設備健康狀態(tài)監(jiān)測管理平臺相協同

    在邊緣層設備健康狀態(tài)監(jiān)測管理平臺信盧模塊中選用歷史數據服務器、通信協議與現行系統一致;預警模塊中計算方式選擇每增加一個數據進行一次計算、預警方式采用邊沿計算法,在更接近數據生成的位置來處理、分析和存儲數據,從而實現工藝參數快捷且近乎實時的分析和響應;輸出模塊采用主畫面強提醒和聲光報警方式。

    后臺集成統計分析、特征處理與機器學習建模,并實時根據生產真實數據對模型進行驗證、評價,之后將模型部署到數據平臺中,提供微服務接口向應用層用戶提供服務,使用者在使用時,不需要在乎模型實現的細節(jié)、算法,只需要關注業(yè)務本身。

    用戶登錄使用Cookie 和Session 確保授權用戶登錄訪問,用戶密碼使用Hash 算法加密保存。網絡安全使用廠內部網絡資源,在廠內完全運行,不對外開放,確保數據安全。這樣數據不會輕易被破壞,不讓管理人員以外的人刪改設備信盧,對斷電、死機和系統崩潰等問題有措施來保障數據不受損失。

    1.2 數據驅動的邊緣層制絲設備健康狀態(tài)監(jiān)控

    邊緣層制絲設備健康狀態(tài)監(jiān)測系統主要功能是對制絲設備運行過程產生的各類數據及設備傳感器采集的各類數據進行清洗、篩查、標記,以及對人工干預行為產生的各類數據進行系統分析,通過建立數據模型和故障模型,進行設備導演檢測[9],迅速響應設備的各類故障預警[10],提高設備保障水平、降低零備件費用、增強工藝質量穩(wěn)定性、減少意外停機造成的損失,以及提高設備運維的科學性和敏捷性。實現關鍵系統/部件的實時狀態(tài)監(jiān)控、故障判別(故障檢測與隔離)、健康預測、輔助決策和資源管理及信盧應需傳輸與管理。并能夠將應用內的數據通過圖表等形式直觀展示給企業(yè)管理人員。當監(jiān)測數據超出閾值或者平臺故障預警模型測算出設備故障時能夠及時通過短信等方式通知管理人員。

    在邊緣層設備健康狀態(tài)監(jiān)測管理平臺通過專業(yè)的信號分析技術進行信號預處理和特征提取,形成設備故障特征數據庫,通過數據挖掘、技術專家人工分析和神經網絡機器學習方法,建立設備故障診斷模型,形成故障診斷知識庫,為設備運行提供基于工業(yè)互聯網的遠程監(jiān)測、故障診斷專業(yè)技術服務和運維服務,如圖2所示。

    圖2 邊緣層設備健康狀態(tài)監(jiān)測流程

    1)設備部件的衰退過程及其故障機理,通過高應力加速劣化實驗可以在短時間內獲取全生命周期的衰退過程,與此同時,多方面、全周期的數據采集能夠從不同的角度更全面地描述其衰退形態(tài)。

    2)以松散回潮為例,通過在多傳感器的環(huán)境下學習,對不同類型的信號進行預處理和特征提取,來自每個傳感器或者控制器信號所能反映出的特征只能反映本體的特定片面信盧,因此通過信盧融合的方式則能更加全面地去詮釋本體的整體健康狀態(tài)和故障模式。

    3)隨著卷煙設備機械設計復雜性的提高,外加傳感器變得越來越困難,但是復雜機械的控制系統能夠提供更加豐富的信號,如烘絲機設備設計時就提供了大量的在線數據。因此,能夠從多傳感器逐步轉向無傳感器的戰(zhàn)略,應用5G 技術安裝所需的傳感器,直到能夠通過控制器提供的數據找出與設備健康狀態(tài)相關的信號,即使設備無法新安裝傳感器,按照歷史生產的工藝數據,也能夠分析出設備的劣化趨勢,其模型如圖3所示。

    圖3 基于設備歷史生產數據的故障診斷模型

    1.3 制絲設備運維管理

    基于數據驅動的設備監(jiān)控管理,結合精準全面的設備運維管理,通過數據采集、通信、網絡、安全、服務器和數據庫等,并將人工智能、大數據等數字技術作為基礎能力為設備監(jiān)測和故障預警應用提供豐富的支撐;設備運維管理系統(EMS)基于SOA(面向服務的架構)的層級架構,使系統各功能、模塊之間松耦合,為用戶提供服務,同時結合生產、業(yè)務場景,支撐多種形式的部門系統對接,方便管理系統的整體能力擴展,更加靈活地應對復雜的需求。支持現場部署、本地部署等多種部署,支持多種智能終端,可實現遠程數據采集、監(jiān)控、數據管理與應用和設備運維管理與應用。

    通過生產現場設備的數據驅動和精準運維信盧,對設備采用精準的“靶向治療”管理模式,最終實現智能任務規(guī)劃及基于設備狀態(tài)(歷史、當前及未來狀態(tài))的智能維護,以取代傳統基于事件的事后維修或基于時間的定期檢修,從而提高設備保障水平、降低零備件費用和增強工藝質量穩(wěn)定性,減少意外停機造成的損失,提高設備運維的科學性和敏捷性,為企業(yè)提質增效和高質量發(fā)展提供技術保障。

    為了鞏固好這次運維管理模式,部門組織相關技術人員、維修人員和操作人員,全面梳理制絲設備運維管理流程,完善制絲設備的運維管理制度。討論目前制絲設備管理中的漏洞和不足,結合目前設備運維管理的新方法、新理念,對設備運維管理的以下幾個方面進行完善。

    將設備狀態(tài)監(jiān)控和故障診斷信盧中可能出現的影響人身安全、產品質量和運行參數等故障高發(fā)的部位信盧,按片區(qū)劃分為若干點,制定新的點檢周期,并且每周片區(qū)小組長制訂周點檢計劃,按照點檢項目內容、檢查方法和判斷標準實施檢查,通過點檢及時發(fā)現設備故障隱患,起到預防維修的目的,并由設備組班長和維修主管檢查簽字是否完成相應的點檢,通過該細則的實施,避免設備巡檢維修出現盲區(qū),同時可避免巡檢維修的重疊。

    2 實施案例

    2.1 實施前設置

    本次實驗選取的數據為某卷煙廠2017 年1 月至2022 年1 月制絲線葉片加料設備所生產的某牌號產品132 批次,故障數據為葉片加料2017 年1 月至2022 年1 月的故障及維修信盧,將生產數據與維修數據建立聯系,生產數據作為X,維修信盧作為Y。假設葉片加料設備有Jx個測量變量,假設其在一次批次操作周期內對每個過程變量采集K 個測量數據,這樣一次批次的數據可以組成一個二維過程數據陣X(Jx×K),如果該牌號重復I 批次,就可以得到I 個二維過程數據矩陣。將這些二維數據矩陣在批次方向進行擴展,得到了三維數據表示形式X(I×Jx×K)。這三維分別指的是批次數(Ii=1,…,I),過程變量數J(j=1,…,Jx)和每一次運行周期內測量點的個數K(k=1,…,K),形成Jy個質量變量。

    132 個批次的葉片加料設備生產數據,每批次有11 個過程變量和300 個采樣點,通過王偉等[11]所使用的方法整理為三維過程變量數據X(132×11×300),三維數據按照變量展開的方法和標準化預處理獲得二維建模數據X(39 600×11)。在模型上,采用吳悅等[12]提出的基于歷史生產數據監(jiān)控制絲加料系統設備狀態(tài)的方法,如圖4 所示,對葉片加料設備進行狀態(tài)監(jiān)控。

    圖4 加料設備狀態(tài)監(jiān)控方法

    2.2 案例實施

    設備運維管理系統(EMS)以機電維修工的日常維修工作記錄為核心,如圖5 所示,每次維修工作必須按要求填寫詳細的維修記錄,通過維修記錄中各個字段與其他數據表進行關聯,由維修記錄擴展出其他設備管理方面的功能,該系統包括如圖6 所示的設備臺賬、設備維修、設備備件、設備計劃性維修、設備委外維修、設備技術標準、設備安全知識和設備維修人員8 個管理創(chuàng)新模塊。

    圖5 設備運維管理系統的日常維修界面

    圖6 設備運維管理系統(EMS)的模塊組成

    2.2.1 設備臺賬信盧管理

    設備臺賬信盧管理模塊包括主機設備、計量設備、特種設備和安全閥等臺賬信盧管理。主機設備以表格的形式展示主機設備清單,包括設備名稱、型號、工位號、使用位置、進廠日期和設備編碼等主要信盧。通過設備工位號與維修記錄中對應的設備故障位置關聯,可以查找出單臺設備的所有維修記錄,形成單臺設備的“維修檔案”,通過對“維修檔案”的整理找出設備故障出現的規(guī)律,在故障出現前發(fā)出預警,并在增加至計劃性維修中,要求維修人員按要求及時進行處理,真正做到有根據、有計劃的預防性維修。

    計量設備以表格的形式展示車間所有計量設備,包括設備名稱、型號、規(guī)格量程、分度值、計量參數、使用位置和下次檢定日期等。根據檢定日期向計量員發(fā)送提醒,在檢定結束后更新檢定日期數據。

    特種設備和安全閥以表格的形式展示車間所有的特種設備和安全閥,包括設備名稱、用途、使用地點、使用日期、額定容積、下次檢驗日期和生產廠家等,根據檢定日期向設備員發(fā)送提醒,在檢定結束后更新檢定日期數據。

    2.2.2 設備維修信盧管理

    制絲設備種類較多,絕大部分設備處于工作時間長、溫度高、粉塵多和濕度大的工作環(huán)境中,造成設備局部部件腐蝕嚴重。加之制絲設備隨著工作時間的增加,器件逐步老化,經常出現突發(fā)性故障?,F有的設備維護、維修還處于傳統應答式維修,預測性、預防性維修開展進程緩慢,存在經驗性大于理論的問題。維修、維護項目日漸增多,整體設備運維監(jiān)控差,從而導致設備故障增多,造成設備停機時間長、生產效率低、設備維修與維護上工作強度大。

    設備維修管理作為整個系統的核心,要求維修人員在每次維修工作結束后,按要求詳細記錄故障部位、故障描述、維修內容、處理方法、修復狀態(tài)、現場照片、換件情況和維修耗時等關鍵信盧,維修結束后由班長對維修工作進行評價,把每一次的維修記錄按系統的提示錄入,比如:故障描述、處理方法、修復狀態(tài)、換件型號和數量等,其就自動存到系統中。

    在設備維修管理界面,提供日常維修查詢功能,比如烘絲機的薄板滲漏和焊修比較頻繁,現在輸入“烘絲機”進行檢索,就可以查詢到什么時間對薄板進行過焊修。這種功能帶來很多好處,第一,查詢設備歷史故障、處理方法和修復狀態(tài)等;第二,可以借鑒其他維修人員的維修方法,縮小維修人員之間的技能差異;第三,新來的后備維修工可以從該系統中學習維修技術;第四,根據維修記錄,制訂相應的維修計劃,完善維修措施。

    2.2.3 設備備件信盧管理

    對車間內部的備件申報工作進行規(guī)范化操作,由維修人員填寫備件品牌、型號、數量、使用位置、備件照片和備注等信盧,還需要經過片區(qū)小組長、班長、維修主管和設備員的層層審核(審定申報合理性和數量,如有重復申報則進行阻止,對原因進行說明并更改該條記錄狀態(tài)為不批準),審核后按廠內流程進行采購,采購到貨后由申報人和設備員共同確認,確認滿足申報后流程結束。

    備件管理模塊可以查看設備備件型號、數量,成功地避免設備檢修時拆卸后再備件現象,造成過程的浪費。通過車間備件明細進行總結,有效地改善了通用件過多、專用件過少的現象,有效降低了備件庫存積壓的不利局面。

    備件申報管理是通過備件型號與車間內部的備件申報工作進行關聯,形成備件申報的數據庫,及時掌握申報、批準和到貨情況,明確整個流程中人員的責任。包含備件的申報管理和備件查詢功能,通過該界面查詢備件的歷史申報情況,既保障備件申報的準確性,又避免了重復申報,等到數據量足夠大時,還能支持預防性維修和備件預算的把控。

    備件申報過程中,若錄入錯誤,還可以進行修改。在備件申報清單界面,還有備件查詢功能,點擊備件查詢即可進入相應的備件庫。

    目前,已完善機械臨時庫、電氣臨時庫和廠級備件庫電氣查詢功能。為什么要增加3 個庫房的備件查詢功能?以往只能在ERP 上查詢備件情況,一是輸入比較煩瑣,二是查詢出來的結果包含了整個企業(yè)的備件情況,查找起來就比較麻煩,不直觀。通過自行開發(fā)的EMS 系統,查詢備件簡單明了,目前制絲的備件分別存放在3 個庫房里,系統提供了3 種查詢方式,電氣和機械備件均分開,電氣維修工到電氣庫查詢,機械修理工到機械庫查詢,可以快速有效地查詢到車間所需要的備件情況。

    2.2.4 設備計劃性維修信盧管理

    設備的保養(yǎng)計劃信盧包含設備的保養(yǎng),設備的點檢、巡檢、周檢和月檢,設備的維修、維護等。由于煙草企業(yè)中制絲設備種類多,設備保養(yǎng)、設備檢查、設備維修維護通用性和實用性較少,保養(yǎng)計劃項目較多。設備的保養(yǎng)周期存在“拍腦門”的主觀現象,想起來就實施。設備保養(yǎng)計劃周期沒有數據支撐,保養(yǎng)周期不精確,存在過度維護或欠缺維修問題,監(jiān)控實時性差,導致人力、物力的浪費。

    計劃性維修包括周計劃、月計劃和年計劃等計劃性維修計劃,根據日常設備運行數據和日常維修數據整理出不同時長的計劃性維修計劃,有針對性地進行計劃性維修。

    2.2.5 設備委外維修信盧管理

    對車間內部的委外維修工作進行規(guī)范化操作,由維修人員填寫維修位置、種類、技術要求、數量、現場照片和備注等信盧,由維修班長或設備員進行審核(審定申報合理性和數量,如有重復申報則進行阻止,對原因進行說明并更改該條記錄狀態(tài)為不批準),審核后按廠內流程進行維修,委外維修完成后由申報人和設備員共同確認,確認滿足申報后流程結束。

    2.2.6 設備技術標準信盧管理

    該系統模塊中,有積累維修技師多年維修、維護的經驗及設備部件保養(yǎng)手冊、檢修計劃和部件組裝等檔案資料,利用已經掌握的開發(fā)技術,形成內部使用的技術標準庫和設備知識庫,方便對維修人員工作中對標準和知識的檢索。該系統模塊包括內部標準、企業(yè)標準、中煙&集團標準及國家標準和標準維護。

    2.2.7 設備安全知識信盧管理

    安全知識分為內部知識、外部知識。將各級安全知識收集存入數據庫內,方便維修人員查閱。內部知識是車間內部制定并使用的安全知識,安全知識由車間安全管理員負責維護。

    2.2.8 設備維修人員信盧管理

    維修人員信盧管理包括維修人員清單、維修人員添加和維修人員地圖。維修人員清單包括全體維修人員的姓名、工號、技術等級、操作崗位、操作崗級、責任區(qū)域、班次、角色和狀態(tài)等信盧,通過表格形式展示維修人員的基本情況。

    設備運維管理系統作為企業(yè)信盧系統中一個重要組成部分,其主要作用是實現對企業(yè)生產設備的全面信盧化管理,從設備的基本屬性到運行屬性、從運行到維護,進行全員化統一的標準的設備運維跟蹤管理,以提高生產設備的管控能力和保障生產效率,降低企業(yè)的管理和維護成本,保障企業(yè)的生產能夠正常順利地進行,減少停機時間和次數,保障產品質量。

    2.3 實施效果

    通過基于數據驅動的制絲設備“靶向治療”運維管理研發(fā)與應用一年的實施,設備方面實現了設備性能參數、生命周期、維修狀態(tài)、維修經驗和狀態(tài)監(jiān)測等可視化,能夠實時地進行設備狀態(tài)監(jiān)測,及時發(fā)現設備的故障和預防設備惡性事故的發(fā)生。采用提前預測診斷,結合精準全面的設備運維管理系統,可以找出設備中的事故隱患從而減少設備停機的次數,預防質量隱患和巨大的經濟損失。

    在EMS 系統的輔助下,維修班組按照設備運維管理的總體安排,把設備點檢、產品質量和維修服務質量等因素直接與績效掛鉤,對設備日常維護、設備修理做得好及停機率少的片區(qū)維修工進行加分和績效獎勵。這樣能夠充分調動各個片區(qū)小組的積極性,充分發(fā)揮設備的功效。營造一個良好的爭先創(chuàng)優(yōu)的維修氛圍,減少故障帶來的影響和損失。全面規(guī)范化運維管理體系,由事后維修的模式向預測性維修模式轉變。

    在具體指標上,萬箱停機時間從2020 年的27.8 min/萬箱下降至2021 年的15.6 min/萬箱;在制絲生產過程能力指數上,由2020 年的3.55 提升到2021 年的4.58。

    3 結束語

    本文以思想變革驅動技術變革,應用邊緣計算和大數據技術,構建了1 個設備運維管理平臺、1 個設備健康監(jiān)測平臺、8 個設備運維管理模塊,建立了“1+1+8”設備運維管理體系。

    在當前數字化轉型的關鍵時期,以技術變革驅動業(yè)務變革,以8 個運維管理模塊為基礎,設備運維管理平臺和設備健康監(jiān)測平臺打破信盧壁壘,推動設備管理從被動維修向積極維修、從事后維修向預防維修轉變,通過流程協同提升管理效能。

    在具體的實施上,以業(yè)務變革驅動管理變革,不斷深化企業(yè)維修管理的職能、方式、流程和組織等變革,建立健全設備運維管理的一系列配套制度,將制度轉化為流程,固化進平臺,推動組織管理集約化、扁平化和柔性化,實現信盧化與企業(yè)管理同頻共振、互相促進。

    在煙草行業(yè)數字化轉型的關鍵時期,為了解決企業(yè)面對新的環(huán)境、在傳統以職能為中心的管理模式下產生的問題,本文對設備運維管理流程進行重整,結合信盧化手段從本質上優(yōu)化工作流程,利用人工智能、邊緣計算等先進技術改進工作方法,使設備運維管理在質量、成本、效率與服務上均取得突破性的改變。

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