在工业 4.0 设施中部署预测性维护 (PdM)以实现最大效益

利用数据分析和机器学习 (ML) 的预测性维护 (PdM) 技术在工业 4.0 中具有至关重要的作用，因为通过这种技术可实现主动设备管理、效率优化、维护调度以及停机时间最小化，从而确保更强的可持续性。及时准确地收集数据是成功部署 PdM 的关键。

数据还需要具有完整性。电源可监控直流电压 (V_DC) 和电流 (I_DC)、峰值电流 (I_PEAK)、运行时间和更换时间。需要采用电机状态监测器来监测振动、温度、电流和绝缘电阻（接地故障）等参数。

高电压控制面板、电力变压器、液压设备、电机和轴承、变速箱等许多设备都需要热状态监测仪，而所有这些电源、电机和热监控仪都需要通过以太网/IP 或 Modbus TCP 连接技术来发送数据，以进行实时分析。

本文首先简介绍 PdM 及其众多优势，以及如何将其融入工业 4.0 系统架构。然后，深入介绍 Omron 提供的众多 PdM 设备和软件。最后，探讨如何利用人工智能 (AI) 来优化 PdM 性能。

PdM 是进行设备和设施维护的三种方法之一。就平衡环境和业务成本而言，这种方法介于反应性维护和预防性维护之间（图 1）。在这三种方案中做选择时，一个关键考量因素是如何权衡环境成本与商业成本之间的相对重要性。

图 1：PdM 介于反应性维护和预防性维护之间，并在业务和环境因素之间取得平衡。(图片来源：Omron）

反应性维护是在故障发生后再去处理，这样做会同时增加环境成本和业务成本。预防性维护通过定期人工检查来识别即将发生的故障，优先保障环境成本最低，但这样可能会导致设备停机时间过长和业务开支过大。这种维护方法被视为反应性维护的另一种形式，其驱动因素预先设定且带有一定主观性的计划，而非直接的设备故障。

先进的传感器以及 AI 和 ML 工具的出现，推动了 PdM 技术的发展。该技术能够运用技术手段来平衡环境和业务成本。

灵活、可扩展

PdM 技术不是“一刀切式”选择。PdM 技术具有可扩展性和灵活性，适用于单台关键型设备、多台设备或整个设施内的集中监测。这样，企业就可以开始小规模地部署 PdM，然后逐步扩大，尽可能地减少因改造现有设施造成的停产。

可扩展技术方案通过兼容多种组件实现，包括可按照需求扩展接入的传感器、监测单元及控制器等。以太网/IP 和 Modbus TCP 等工业通信协议的使用简化了与现有系统的集成，并支持多个增强型功能，如同时远程监控多个设备。

采用相应的可扩展软件进行数据分析，从集中办公控制中心或车间现场的不同位置管理设备。

无需大修就可把这些解决方案与现有设备整合在一起，提高灵活性。这些方案经过优化后可用于几乎所有行业，如食品和饮料、汽车、医疗设备制造、半导体和电子、军事和航空航天、物流和仓储等。

这种灵活性由广泛的 PdM 设备提供支撑，涵盖电源监测、电机工况（电流、振动、温度、绝缘电阻）及热力学工况等多维解决方案。此外，标准软件功能块 (FB) 可用于数据采集、通信、数据处理和分析、设置警报和发送通知、数据记录和报告，以及实施基于 AI 和 ML 的定制型 PdM 分析。

状态监测器取代简单的传感器

使用状态监测器而不是简单的传感器来跟踪设备性能并实现主动维护，是 PdM 与其他方法的一个关键区别。与传感器一样，状态监测器也与被监测的设备安装在一起。

不过，传感器通过 IO-Link 等相对简单的协议即可进行部署，而状态监测器则需要更复杂的连接技术，如 EtherNet/IP 或 Modbus TCP。状态监测器可进行本地数据处理，通常还可显示通常与传感器无关的状态。

通过一个或多个通信集线器，状态监测器可连接更高级别的设备，如可集中实现数据可视化的人机界面 (HMI)，或者连接可编程逻辑控制器 (PLC) 或具有更全面的数据分析工具（包括 AI 和 ML）的集中监控系统（图 2）。

图 2：Omron 的 PdM 解决方案套件可单独部署，从小规模监控关键资产开始，然后逐步扩展到整个制造或物流现场，提供全面的解决方案。(图片来源：Omron）

深入挖掘

Omron 提供一系列 PdM 设备和软件。例如，S8VK-X 以太网连接智能电源可测量多个性能参数，包括用于监测能耗的 Vout 和 Iout，以及用于判断过载情况的 I_PEAK。

这类电源可测量实际运行时间。这类电源还利用 Arrhenius 方程估算电解电容器的剩余寿命，该方程表明电容器温度每升高 10℃，其寿命约减半。通过结合设备实际运行温度，最终以剩余年限或寿命百分比形式显示预测结果。

S8VK-X 电源的额定功率为 30 W 至 480 W，输出电压为 5 V_DC、12 V_DC 和 24 V_DC。该系列电源还提供带集成显示器的型号，如 S8VK-X48024A-EIP 电源，其额定电压为 24 V_DC，功率为 480 W；或不带集成显示器的型号 ，如 S8VK-X03005-EIP 电源，其额定电压为 5 V_DC，功率为 30 W。

电机状态监测是 PdM 技术的一个重要方面，Omron 的 K6CM 电机维护监测器适用于所有类型的水泵，以及暖通空调 (HVAC)、农业、自动扶梯和大多数其他电机应用中的电机。

电机维护监测器可用于监测振动和温度、绝缘电阻和电机电流。此外，还有适用于三相 100 V 至 240 V_AC 、24 V_AC 或 24 V_DC 输入电源的型号。

K6CM-VBMD-EIP 可通过 24 V_AC/V_DC 电压监测振动和温度。所有温度监测器都与 K6CM-VBS1 振动和温度传感器配合使用，这种该传感器由位于电机上的传感器头和将其与监测器连接的前置放大器组成。

组合使用在 24 V_AC 或 24 V_DC 电压下工作的 K6CM-ISMD-EIP 与 K6CM-ISZBI52 零电流互感器 (ZCT) 和绝缘电阻转换 (IRT) 传感器，可以监测绝缘电阻的健康状况。ZCT 功能用于测量三相电机电路中的泄漏电流，而 IRT 功能则用于测量电机绕组与地之间的绝缘电阻。

组合使用工作电压为 100 V_AC 至 240 V_AC 的 K6CM-CIMA-EIP 和额定电流为 400 A 的 K6CM-CICB400 电流传感器，也可检测三相感应电机的电机状态。也可采用电流范围为 5 A 至 600 A 的其他型号的电流传感器。

这些监测器采用了 Omron 的完整电流诊断技术，可通过量化理想正弦波与所测量电流波形之间的偏差来检测气穴或空气污染等异常情况。通过分析所测电流波形的频率成分，可对偏差、负载不平衡或异物附着等情况进行量化。

K6PM 热状态监测系统可用于对各种工业设备实施 PdM 技术，如高压控制面板、变压器、液压设备、数据中心、轴承、变速箱等。该系统包括 K6PM-THS3232 热图像控制器和 K6PM-THMD-EIP 热成像红外 (IR) 传感器，后者可监测 0°C 至 +200°C 的温度。

一台 K6PM 热状态控制器可监测多达 31 个 IR 传感器。免费 PC 监测软件包括异常温度检测算法和三级温度警报。该软件还支持用户自定义警报阈值。

图 3：Omron PdM 产品的核心功能包括智能电源、电机和热状态监测器以及相关传感器。(图片来源：Omron）

在边缘添加 PdM AI 技术

Omron 的 AI PdM 库是 Sysmac 库的软件功能组件之一，用于使用 NX/NY 系列人工智能机器自动化控制器（AI 控制器）的 AI 功能。AI PdM 库包括每个机构的 FB（功能块），具体包括气缸、滚珠丝杠或皮带轮等设备和组件。

用户可通过可重复使用的代码块形式创建并集成自定义 FB，以实现定制化 PdM 功能。自定义 FB 可用于：

• 开发针对特定应用的算法
• 与更多的传感器或其他设备连接，以获取数据
• 符合特定的 PdM 实施战略的定制化数据处理

FB 生成的变量可用作 NX/NY 控制器中 AI 引擎的输入。AI 引擎会分析时间序列数据库中收集的数据，查找设备中的异常模式或行为。完整的 AI 引擎用于在 AI 控制器内自主运行。

用于 PdM 的 AI 控制器

Omron 的 NX/NY 系列 AI 控制器包括 NX701-Z700 型号，该器件可以在不连接云的情况下实施 PdM AI。NX701 器件可在单个程序中控制多达 256 个运动轴，从而降低了安装成本，简化了程序设计、验证和版本管理流程。

该器件包括集成的以太网/IP 和 EtherCAT 通信端口。这样，工业控制网络设计人员可选择利用 EtherNet/IP 获得更大的数据包，以及利用 EtherCAT 保证数据包交付，从而满足确定性运动的需求。80 MB 的程序存储器可支持大量 FB 以及 Omron 的 AI PdM 库（图 4）。

图 4：NX701-Z700 可以在不连接云的情况下实现 PdM AI，并且可以在单个程序中控制多达 256 个运动轴。(图片来源：Omron）

NX701-Z700 AI 控制器的其他功能包括：

• 即插即用，与 120 多个 NX 输入/输出 (I/O) 单元集成在一起使用
• 全面的软件环境，包括 Sysmac Studio、Omron Vision、Omron Motion、Omron Robotics 和 Omron Safety Components
• 支持多种工业通信协议，包括 EtherNet/IP、EtherCAT、Fail Safe Over EtherCAT、IO-Link 和 Factory Scale Motion
• 保证 EtherCAT 周期时间从 0.125 ms 到 0.250 ms，以 0.125 ms 为增量；从 0.250 ms 到 8 ms，以 0.250 ms 为增量

结语

在工业 4.0 工厂和物流运营中，PdM 是优化环境和业务因素之间平衡的一种新模式。PdM 利用先进的传感器、时间序列数据库和带有边缘 AI 的 PLC，持续监测设备的性能和健康状况，预测潜在故障并主动安排维护。

基于 PdM 洞察的定期监测与维护，可帮助用户早期识别并解决潜在问题，从而避免设备过早磨损， 并显著延长资产使用寿命。PdM 有助于最大限度地延长设备的正常运行时间、减少浪费并提高运行效率。最后，PdM 高度灵活和可扩展，企业可以根据需要在整个设施内快速或逐步推广 PdM，并仍能实现显著的性能提升和成本节约。

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