基于预测技术的设备机群故障分析与循环改进
2021-06-24周元高曾祥君
科技和产业 2021年6期
周元高,曾祥君
(1.长沙理工大学 经济与管理学院,长沙 410076;2.长沙理工大学 电气与信息工程学院,长沙 410076)
随着工业互联网环境的推进,社会精细化程度的不断提高。传统的单机作业已不能满足实际需求,单机互相联接组成的设备网络被定义为设备机群,其联接方式主要有:①最基本最直接的串行设备联网;②单一区域串行设备的布局,数据中心收集串行数据并接收上位机调用I/O 模块中的数据;③多个区域或者生产线集中管理,可通过Ethernet 端的网络交换机联接。
目前设备机群维修管理已成为设备管理领域中重要话题,其涉及非常庞大的数据信息和多学科交叉专业背景[1-3],因此对现有管理方法改进是极其必要的,以便降低维修费用、减少对少数高级技术人才的依赖、提高设备利用率,达到提升企业竞争力的目的[4-5]。
1 故障分析与循环改进方法
故障分析与循环改进在本文中也称马尔科夫-层次分析-反馈循环方法。具体指通过以往数据预测探寻其内部运行规律,参照或相对有关国家及行业标准找出偏离因素,分析整理,然后针对整理后的结果,采用层次分析法进行定量评价与决策,然后反馈循环,最后达到优化配置的目的[6-8]。
2 案例分析
2.1 数据预测及分析
2010年底W公司一事业群引进一批设备机群,分别放置在A1、B31、C4、D2、E5区域。这些区域的初始状态一致,如设备型号、数量及产能等。经3年运行后发现2014年全年产能及运维成本A1、C4、D2区域相近,B31、E5区域相近。其中B31、E5区的产能全面落后,运维成本较高。……
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