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2018AIoT

传统例行维护问题多 导入设备监控有其必要性

  • 廖家宜
现场专家在设备监控系统中扮演非常重要的角色。SKF

过去工厂在进行例行性的机台设备保养作业时,多以人工巡检的方式,并倚靠「老师傅」的经验逐一针对设备进行全面的「健康检查」,然而此种执行方式仍有诸多困难点。

首先,因劳动力下滑造成人力有限会影响检测频率而使执行效率变低;其次,面对众多且复杂的设备,新进技术人员倘若经验不足,则容易影响检测结果,甚至某些场域的环境条件有高度危险性,可能存在工安意外的隐忧。再者,采用定期保养的方式也较难以实时掌握设备的使用情况,尤其对于精密且昂贵的设备而言,更应当「金金计较」。

这可能会面临两种情况,一种是设备使用寿命还未到极限却提早进行更换,而若是汰换较为昂贵的设备则徒增营运成本;另一种情况则是,设备尚未到达检修或汰换的时机,却已出现异常而不自知,而如此所造成的影响更深。

研华工业物联网事业群产品经理吴升蔚表示,倘若设备在异常或超出容许范围的情况下仍持续进行产线运行,则该产线所生产的产品其良率也会跟著下降,且若无法即早发现设备异常,仍持续运行,不但面临意外停机风险,恐进一步造成周边零组件跟著损坏,因而扩大故障范围,可谓得不偿失。面对这些令人头痛的问题,业者的症结在于无法如实掌握设备的状态,传统的例行性维护方式更难以达到此需求,而导入设备监控系统便是能让业者化被动为主动的关键。透过设备监控系统,业者便能改以机器取代人力、以科学方法取代经验来协助工厂强化机台设备在维修以及预知预防保养的能力。

机台的健康数据:物理讯号

设备监控大致可分为几个层面(或称之为步骤)。首先,欲了解设备作业状态的第一步,即对设备需有感知能力,在这部分,现今只要搭配感测技术,便能一一撷取设备在作业中所产生的物理讯号,这些物理讯号简而言之,就是机台设备的「健康数据」,也就是判定机台设备是否维持正常运行,或预期可能发生故障时的重要依据。

各种传感器可用于感测各类设备元件的变化,较常见的有振动感测与电流感测。由于马达是所有机台设备运转的核心元件,因此马达的电流变化通常是设备监控首要判别的依据之一。当设备运行不顺畅时往往需要更大的推动力,此时电流便因此增强,因此突如其来的电流爬升可能代表马达正产生异常运转。

但当电流异常爬升时,有时机台已面临故障边缘,而振动量测则是一个能让使用者更容易判断机台设备是否故障的物理讯号。利用振动讯号侦测的优点在于,能够及早发现设备元件的机械性能老化、损毁。吴升蔚表示,振动讯号能够感测微小机台内的零组件偏移,当异常情形还未产生的情况下,这对于业者来说,已经具备充足的反应时间针对设备零组件的老化或异常进行处理。

除了较常见的电流、振动等物理讯号之外,其它可用来评估机台设备元件变化的感测技术还包括如温度,可用于感测机台设备运动过程中所产生的热量,如工具机进行材料切削时所引起的摩擦,以及噪音、压力、转速等感测方式。

每种机台设备跟据其故障模式的不同,其判别所根据的物理信息也会有所不同。国家仪器(NI)技术营销经理吴维翰表示,这就好比医生看诊会透过心跳、血压、脉博等的测量以及呼吸状况等各种方法,最后再由医生综合各种检查数据评估病症为何,设备专家最终也会透过各种物理信息进行判别,以对机台设备进行健康评估。

现场专家为不可缺要角

当各式传感器撷取设备运行时所产生的物理讯号后,下一歩便透过监控系统中的讯号撷取模块将其讯号采集回系统主机,并进一步透过检测软件分析与处理,即可判别设备零件是否异常。若企业具有一定规模,例如跨厂区甚至于跨国厂务的管理,大型工厂也会将其监控讯息串连至云端进行远程监控。

在导入设备监控系统前,业者可先针对工厂环境进行评估,包含硬件布线,因为机械设备的机箱可容纳监控设备的空间不多,加上布线,空间内将变得复杂,同时在维护和管理上也会增加困难度。

整个设备监控系统最具有价值的部分,在于能够透过设备运行时所产生的物理讯息了解实时的作业状态与使用周期,但这些设备所产生的数据信息不但复杂且具有高度专业性,非一般工厂IT人员可独立处理,因此,建置设备监控系统重要的一块拼图,便需要由精通各种机台的现场专家(或称为设备专家)来补齐。

吴升蔚表示,现场专家需对各种机械设备的运行与结构了若指掌,可进一步协助工厂管理者在建置设备监控系统时提升作业效率,并进一步在数据分析的过程中协助其达到精准的判断。

例如,现场专家本著对机械设备的了解,会比任何人更清楚机台设备最容易故障的根源为何,可藉此协助工厂管理者精准掌握传感器埋放的位置,以确保该传感器所采集到的运行讯号是正确且有效的。

此外,在对讯号进行分析的过程中,现场专家亦是工厂设备端与后台IT人员之间重要的沟通桥梁,可协助IT人员将采集而得的原始资料(Raw Data)转化为有效的数据信息,以判断机台实际的运行状态。