系统维护的全新数字化面貌

*在今年早些时候的一次供应链技术会议上无意中听到*

“听到所有关于人工智能、物联网和预测分析的事情真的很有趣。但让我们面对现实吧。所有这些都很有未来感。我们还需要数年的时间才能在仓库或配送中心使用。我的公司肯定不会很快涉足这一领域。事实上，我们都没有必要急于求成。”

快进到今天。所有这三种先进技术已经在设施中得到应用。而且，它们不是一次性的。也许同样值得注意的是，这三者都是当前平台减少维护中断操作的关键。

“速度。速度。速度。没有错误。没有停机时间。这就是今天运营的动力。保罗•贝赫那，主动服务总监处于．

或者作为他的同事火绒迪奥他解释说:“有了如今的智能系统，我们不仅可以监控机器的维护问题，还可以监控整体运营效率。”Dematic物联网销售总监Diaw继续解释说，该行业现在正处于部署变革性数字服务的阶段，这些服务可以改善维护和运营使用人工智能(AI)，物联网(IoT)还有预测分析。

就在不久之前，情况并非如此。然而，最近与Dematic、Knapp、Swisslog、大福温莱特、MHS和霍尼韦尔的讨论清楚地表明，材料处理系统维护平台的未来就在今天。所有这些供应商都提供这些平台，有些甚至使它们成为当今正在构建和安装的每一个新系统的组成部分。

而且，他们的突破性能力已经得到认可。

四月在ProMat 2019在美国，Knapp的redPilot平台获得了该展会赞助商和行业协会MHI颁发的最佳IT创新奖。

MHS产品管理总监苏哈斯•哈格德(Suhas Hajgude)表示:“未来两年，随着终端用户的兴趣上升，这些平台将出现大幅增长。”

为什么新技术很重要

这里的故事很简单，是关于数据的。你如何收集数据，分析数据，并将其转化为可操作的信息，从而做出持续改进运营的决策。

让我们从物联网开始。“你想要物联网连接到物料处理系统中的每台机器，”解释说蒂姆Eick他是公司能力中心的负责人Swisslog．传感器收集数据，包括电机的速度和振动以及其他操作参数。这些传感器是这些数据管理平台的前线。

一旦数据被收集并通过物联网传输到平台，分析部分就开始了。正如大福温莱特软件战略副总裁兰迪·马博(Randy Marble)所解释的那样，历史数据与最新数据相结合是所有分析的基础。

预测分析是未来的发展方向。其思想是用预见性维护取代预防性维护。预测分析不需要每两个月对电机进行一次维护(预防性)，而是可以在特定的电机或部件需要特别注意时进行识别。只有需要维护的部件才能收到。否则，组件将被允许运行。

值得注意的是，预测分析需要时间来建立数据库，以确定什么时候需要维护。因此，Marble表示，预测分析是最新维护技术中最不普及的一种。然而，它赶上来只是时间问题。

霍尼韦尔智能公司的埃里克·赖斯表示，目前只有20%的行业使用物联网。作为霍尼韦尔互联DC的首席产品营销经理，Rice预计物联网的使用将在未来两年内翻一番，并在五年内达到80%的使用水平。

激光照片眼收集包装尺寸作为物联网的一部分。

人工智能是这些平台的亮点。这是一种好的方式。人工智能让人们不再做决定。它还使大量的数据易于管理。利用来自传感器和物联网的数据以及预测分析引擎，人工智能使用机器学习来不断改进决策，以改善运营和优化维护。更好的是，人工智能可以在飞行中做到这一点。

与物联网类似，供应商对人工智能在工业设施中的增长抱有很高的期望。MHS的Hajgude完全预计人工智能将在五年内应用于70%以上的设施。

所有这些先进的技术都很棒。Eick说:“但不要太沉迷于任何技术。相反，专注于它正在做什么。业务价值和对流程的影响是什么?你希望任何一项技术都能让流程变得更好、更快、更便宜。”

在这一点上，这些平台将操作和维护紧密地结合在一起。“他们整合了资源调度、产能、劳动力和吞吐量，以简化日常运营。与此同时，他们将维护对这些工艺参数的影响降至最低，”Knapp市场营销和业务发展总监Kevin Reader说。

“所有这些都将维护置于一个不同的领域，”Swisslog的Eick解释道。

或者正如里德所说，它将维护从传统的竖井中剥离出来，并将其与运营整合在一起。

除了太多的数据

大多数公司都有大量的数据。他们收集的远比他们知道如何使用的多。这并不是一个不公平的评价，这是当今数据管理的残酷现实。

正如Rice解释的那样，公司使用电子表格来管理操作或维护数据并不罕见。没有什么是实时的。“不幸的是，使用陈旧的数据，你无法看到真正的情况。我知道有些公司的错误率高达两位数，但他们并没有意识到这一点，因为当时这些数据还不可见，也无法立即采取行动。”Rice说。

或者正如德马蒂克公司的伯纳所说，“太多的公司拥有太多的数据，却忽略了其中的大部分。这损害了生产率、吞吐量和正常运行时间，仅举三个关键指标。”

这就是当前智能平台出现的原因。作为一种类型的产品，它们使用物联网、人工智能和预测分析来收集数据，并将其转化为可操作的情报。此外，这些平台提供了跨系统、跨设施甚至跨企业的可见性。

简而言之，它们收集的数据比以前的选项多得多。他们还分析所有的数据，并制定可执行的决策，能够持续改进运营。

显然，这对运营人员有很大的吸引力。但Dematic公司的迪奥表示，这些平台的额外好处也吸引了企业高管。他们喜欢改进的可视性，可以延迟或取消资本支出，并降低材料处理系统的总拥有成本。提高能见度也是率先进入市场的一个窗口。这其中的每一点都是高管层的热点。

数字化维护的力量

Knapp的Reader解释说，这些平台还有一个巨大的优势。通过整合运营和维护，降低设施损益运营成本的机会前所未有。他说，这是可能的，通过更智能的维护决策来减少停机时间，从而增加系统正常运行时间。

例如，预测分析可以识别维护问题。然而，现在在传送带上工作将导致错过当天的运输目标。这就是人工智能的用武之地。它可以确定可以满足当天目标的替代工作流程，即使输送机因维护而停止服务。

这些平台还可以在干扰最小的时间安排维护。更好的是，它的预测特性允许在故障发生之前进行修复。

其中一些平台还改善了劳动力管理。这里的机会包括重新定位人员和根据工作流程和维护需求管理劳动力团队规模。

Eick说:“维护的数字化赋予了该功能新的含义，并使其能够对设施的运行做出更广泛的贡献。”

正如平台本身不同，运行它们的选项也不同。

一种选择是在内部运行系统，甚至在跨多个位置的云中运行系统。在这种情况下，用户通常是管理平台的人，而不是供应商。这将责任推到用户身上，但克服了与供应商共享公司数据的反对意见。它还最大限度地减少了对数据网络安全的某些担忧。

另一种选择是让供应商管理平台。这意味着供应商正在运行系统，并经常发出关于如何响应工作流和维护问题的调用。通常情况下，供应商比用户更擅长管理这些平台，至少在这个时间点上是这样。然而，这种选择要求用户与供应商共享内部数据，并产生了自己的网络安全问题。

显然，这些数字化平台给维护工作带来了新的面貌。首先，这些平台将维护数据数字化，这是一个不小的成就。但他们也将维护与工作流集成在一起，而不是将两者视为远亲。

许多供应商表示，这些数字化平台还改变了供应商和用户之间的关系。他们一致认为，在整合工作流程和维护的同时，这些平台也使供应商和用户在日常运营中更加紧密地结合在一起。这与过去纯粹的交易关系相去甚远。

不管人们如何看待这些平台，一个拥有多达50个用户的平台，正在改变的不仅是维护工作的方式，而且是如何为运营带来更大的变化。在这一点上，没有回头路了。

本文中提到的公司

• Daifuku Wynwright
• 处于
• 霍尼韦尔
• 克纳普
• 肉类
• Swisslog