5G+大数据在工业设备预防性维护中的应用
2023-08-25 来源：新工业网
1 引言
在冶金、烟草、化工、加工制造等工业领域，设备是企业的重要战略资产。当前大多数企业的设备管理工作中重要挑战，是如何通过一系列管理制度或技术层面的一些手段能够保障那些核心关键设备的安全稳定运行。一般而言工业设备往往具有较为复杂的结构，出现问题后的维修工作也存在一定难度，只有设备的安全稳定运行才能保障生产的持续，质量的可靠，提升企业产品竞争力。所以企业就需要进步增强对设备状况的及时把握，希望在一定程度上实现工业设备预防性维护。为此，实现对设备状态的实时监测追踪、异常预警，预防处置，保障产品质量产量正常，最终确保?产决策具备合理性和精准性是众多企业的共同需求。
以 5G、物联网、大数据、AI智能等为代表的当今前沿新技术这些年的快速发展，在一定程度上使企业实现以上共同诉求成为了可能。特别是 5G 的 eMBB 增强型移动带宽这一特征，使得上下行的速率呈倍速提升；mMTC大规模机器通信特征保障了海量机器互相链接后的稳定性；URLLC 高可靠低延时通信也体现出了 5G在实际运用中的超低延时和高可靠性。只有及时掌握多样化数据，才能做好工业设备管理，在管理中需要连接种类繁多的设备，5G 技术可以用于满足感知工业设备状态的需求。
企业在设备管理中需要采集其状态数据，而这项工作完全可以借助物联网技术来完成。利用这项技术构建基础网络，将人、机器、信息系统等囊括其中，全面感知工业数据，并完成实时分析等工作，为制定科学决策提供条件，继而实现智能控制。如果说物联网技术实现了设备状态数据的采集，大数据技术则实现了对数据的加工与利用，将海量的来自设备的实时数据通过清洗、加工、分析，得出一系列用户期望了解的结论，例如设备状态是否正常、设备的健康度如何等等。
综上所述，以 5G 通信作为信息载体，物联网技术实现设备状态数据采集，利用大数据技术实现状态数据以及其它相关全域数据的分析，三者相辅相成可满足大多数工业企业对设备状态感知以及预防性维护的主要需求。我们建设一个面向设备状态感知与预防性维护的工业互联网应用平台。
为了全面实现企业工业设备预防性维护，需要建设一个面向设备状态感知与预防性维护的企业设备工业互联网应用平台作为统一的管理平台。该平台融合应用 5G 通信、物联网自控、大数据分析、信息化应用软件等新兴技术。通过引入设备传感数据采集等物联网新技术加强企业生产现场对设备健康状态的智慧感知能力，结合大数据分析技术实现预防性维护，提升现场发现现场处置能力。建数据采集互联体系，高效、精准、实时地采集数据，构建工业设备大数据管理环境，实现对数据的访问、存储、分析和管理，运用技术软件综合运用工业设备的知识、经验和技术。
企业设备工业互联网应用平台包括三个主要建设内容。物联网管理子平台，实现所有设备感知连接、设备管理、规则配置；大数据处理子平台，实现所有接入数据的存储、清洗、加工、分析全流程；在线监测维护子平台：可视化的方式展示设备状态信息，实现预防性维护。该平台整体架构如下图所示。
3.1 网络技术及架构
将 5G技术应用于工业设备管理之中，能够完美代替传统的固线方式，让之前与生产设备相连接的复杂通信电缆得以移除，使工业生产具备更强的灵活性。由于 5G 网络覆盖面极广、信号强的特点，企业的各种设备运行状态监测系统及其硬件可以安装部署在各部门的各种角落，所有需要进行状态监测的设备上也可以安装上各种传感器，从而完成对各类数据信息的实时采集，包括一些旋转或滑动的频率较高、速度较快的设备，或是涉及温度、风速、振动等复杂因素的设备，都将不会再出现数据传输中断之类的情况。同时，5G 运用后不需要考虑网络传输速度的限制，可以任由用户与系统之间、用户与用户之间进行大规模的数据传输与共享在厂区、车间等现场，为把检测终端设备接入 5G网络，还需要部署 5G网关等设备，完成生产环境、人员动作、设备运行等监测数据的采集，从而提高用户在设备管理过程中对各项实时数据的感知能力。
物联网由感知端的各类数据采集装置，5G 网关、交换机、服务器等硬件设施组建成企业内部工业互联网，是各类信息流动的高速公路，实践中可以根据特定场景需要采取局域网、VPN 专网以及应用专线等形式。物联网管理平台是管理所有接入网络的各型设备，实现传统设备静态管理向动态数据管理的重要转型。
图 2 物联网网络架构
3.2 平台技术及架构
每个物联网平台都会有自己特定的目标，所以侧重点各不相同，主要运用的功能包括设备的介入、管理、规则引擎等。利用物联网管理平台集成各感知层子系统，将各子系统的信息与功能汇集到一个管理平台进行集中统一监控管理，简化管理环节、减少漏洞，提供工作效率。管理人员可以通过移动客户端、监控中心客户端等监控设备，并进行管理工作。平台可以直接接入终端设备，也可以接入工业网关。与此同时，多网络接入、多协议接入也是支持的，这样即便遇到一些碎片化难题，也可以轻松解决，提高接入设备的效率。
图 3 物联网管理平台技术架构
3.3 设备模式及管理
平台对设备管理支持以下功能，对于不同的终端系统SDK不同会有区别：
（1）设备建模：平台支持设备建模功能，用户可以根据业务的需要定制设备模型；针对不同行业、不同类型的终端进行建模和标准化。
（2）设备注册：支持设备和网关在平台上进行注册，支持单个和批量操作。支持应用系统调用设备注册接口；
（3）设备群组管理：支持设备群组的增、删、改、查，支持对设备群组的批量操作；
（4）设备信息维护：平台支持对设备信息的维护；设备参数配置：设置单个或多个终端设备参数都是可以得到平台支持的。
（5）连接管理：针对被管理的设备连接进行管理。根据设备连接属性（如长连接设备、无连接设备）定义连接的状态：在线、异常、离线。
（6）终端升级：平台能够对终端设备固件版本进行管理，支持批量升级功能。
3.4 规则引擎
规则引擎为实现平台内流程和数据的贯通。数据搜集主要从感知层完成，继而进行数据筛选、变型等，还需要对上层业务和数据逻辑进行解耦。一般来说，需要发挥物联网平台的三个子功能：
（1）物解析：硬件设备的存储、空间和数据传输都是有限的，只能使用底层语言和平台进行交互。所以平台需要翻译脚本，以达到互相识别语义的目的。利用脚本可以相互转化平台语言和底层语言，而这一翻译过程就被称之为物解析。
（2）数据转发：对感知层数据进行筛选之后传输到其他设备，将其存储起来。为了减少处理应用层数据的工作量，可以依靠大数据技术，提高数据处理效率。通常情况下需要使用 SQL语言筛选数据，并完成转发事项，为了达成最终目的，还需要转发订阅 Topic。使用 Topic 的优势十分明显，在它的作用下，在物模型的选择上会有更大的灵活性，选择设备的范围也会更大。
（3）场景联动：这个功能的意思是不同设备相互影响。比如在办公区内，如果有人移动，就会被红外设备感应到，于是所有灯被开启。在这一场景中，红外传感器和灯实现了联动。规则引擎的作用在于制定规则以及划分影响范围，而这一作用需要借助 SQL 语言和转发订阅 Topic 等多种方法来发挥。
4 大数据处理子平台——数据底座实现精准分析
大数据处理架构中的计算框架十分重要，它的作用在于承上启下。一方面可以操作 HDFS 中的数据，另一方面可以被封装，提供 Hive、Pig 这样的上层组件的调用。采取业界成熟的Hadoop 大数据处理框架作为设备状态大数据分析技术框架。
在大数据技术底座框架的支撑下，数据作为平台运作的血液，如何集成全域数据是关键，首先第一个问题需要解决全域数据的类型、数量和来源。全域数据包括多种类型的数据，比如设备状态数据、经营数据等。全域数据接入可以通过数据服务总线解决数据接入与集成的困难。通过工业互联网应用平台构建对象化数据模型，从而实现全域数据的集成化应用。如图 4 所示：
图 4 对象化数据模型
大数据平台内嵌强大的算法引擎，通过大数据挖掘分析技术，实现对设备运行数据进行分析，帮助设备管理人员高效地预知可能发生的故障。工业大数据分析算法是针对特定场景应用所要提供的处理逻辑，可根据需要进行选择，具体包括时间序列回归算法、逻辑回归算法、向量机算法、决策树算法、卷积神经网络 CNN 算法、随机森林算法、检验单识别算法等等。如图 5 所示：
5 在线监测维护子平台——实时干预实现预防维护
5.1 设备在线监测理平台架构
设备在线监测与预防性维护平台是一套终端应用软件系统，该平台是以物联网+大数据平台作为底层支撑的应用软件平台。该平台旨在以可视化的方式将整个物联网内的设备状态数据，预警信息、分析图表、事件处置等以表单、图表等形式与用户进行交互，基于数据实现预测性维护功能。通过配置关健设备的功能点位，设置报警阀值，结合实时采集数据进行预警分析，关联式创建工单实现预警处置的PDCA 闭环管理。其应用架构如图 6 所示：
图 6 设备在线监测管理平台应用架构
逻辑功能主要有：
（1）测点管理：实现对设备功能点位的测点进行配置管理，包括测量类型如振动量、抄表量、温度量、观察量的设置，以及测点测量内容、报警值的设置。
（2）实时监测：实时监测模块提供以列表方式，以设备为单位，实时显示最新数据采集结果数据；以数据列形式显示，用户可通过通道颜色，确认某测点是报警还是危险；提供实时报警、历史报警、历史数据功能。
（3）实时报警：依据设定的阀值进行实时报警。设备出现故障时需在报警列表中快速定位哪台设备哪个测点哪个监测指标报警，并且可以快速切换至报警时的分析页面。
（4）设备劣化预警：系统支持对设备的声音、振动、温度、电流、电压等多源数据通过 AI 算法进行融合分析，生成多维度 AI 劣化预警模型，提供基于残差分析的设备参数劣化预警功能，判断设备的劣化趋势。
（5）设备智能诊断：支持设备实行实施智能诊断，一旦出现异常，马上触发预警，系统结合故障模型和设备运行工况，智能推送、展示故障现象、故障原因等信息，为设备运维人员提供初步指导。
（6）维修工单：发现确认故障时，设备管理人员发起维修工单进行及时处理，形成预警、确认、处置闭环管理。
5.2 设备在线状态预警实现逻辑
设备在线监测与预防性维护平台中，主要的预警系统逻辑如下，共分为采集数据、存储数据、分析数据和利用数据四大步骤，并循环迭代。接入企业设备相关的多源数据进行数据对象建模，采集、清洗、加工、分析与异常告警。在这个过程中，构建设备故障知识库并结合大数据分析结果进行比对，提供异常诊断报告与处置建议是最重要的环节，需要考虑特定的设备，特定的状态，甚至使用年限、备件消耗、维修成本等综合因素，其结果是企业设备实现预防性维护的最根本且重要的技术支撑。实现逻辑如图 7 所示：
图 7 设备状态预警系统逻辑
6 结语
总的来说，5G 技术作为物联网应用的基础通信技术，一般都需要结合具体的应用场景。本方案综合运用了 5G、大数据分析、人工智能等新技术实现了企业设备的全面实时感知、实现了故障预警、智能诊断、设备预防性维护、设备健康度分析等。可以预计，未来这些新技术还能结合增强现实/虚拟现实技术完成智能巡检、远程指导、AR维修教学培训、AR辅助装配等场景的一系列创新性应用。未来，肯定会有更多的技术、产业和生态因为 5G 而应运而生，工业物联网的跃迁升级也将势不可挡。
相关新闻
版权声明
1、凡本网注明“来源：中国轻工业网” 的作品，版权均属于中国轻工业网，未经本网授权，任何单位及个人不得转载、摘编或以其它方式使用。已经本网授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：中国轻工业网”。违反上述声明者，本网将追究其相关法律责任。
2、凡本网注明 “来源：XXX（非中国轻工业网）” 的作品，均转载自其它媒体，转载目的在于信息之传播，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。
3、如因作品内容、版权和其它问题需要同本网联系的，请于转载之日起30日内进行。
