工業(yè)設(shè)備的重大故障并不是突然發(fā)生，而是一個逐步劣化的過程，在此過程中，設(shè)備仍可“帶病運行”。智能制造時代，對于設(shè)備的可靠性要求會更高，對于設(shè)備維護管理的要求也會隨之提高。
對工業(yè)企業(yè)而言，設(shè)備作為企業(yè)資產(chǎn)的一部分，是一切生產(chǎn)制造的基礎(chǔ)。因此，設(shè)備運營與維護的重要性不言而喻。傳統(tǒng)的設(shè)備運維模式存在故障不可預測、運維成本高、管理手段不足、安全生產(chǎn)事故多發(fā)等痛點。
日前，湃方科技(北京)有限公司CEO武通達、CnosDB時序數(shù)據(jù)庫開源社區(qū)發(fā)起人/諾司時空創(chuàng)始人鄭博接受了智次方·物聯(lián)網(wǎng)智庫的專訪。武通達表示，事實上，工業(yè)設(shè)備的重大故障并不是突然發(fā)生，而是一個逐步劣化的過程，在此過程中，設(shè)備仍可“帶病運行”。智能制造時代，對于設(shè)備的可靠性要求會更高，對于設(shè)備維護管理的要求也會隨之提高。
數(shù)字化時代，旋轉(zhuǎn)機械預測性維護面臨新挑戰(zhàn)
隨著近年來以物聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)等技術(shù)為特征的全數(shù)字化制造的迅猛發(fā)展，一種更加高效的維護模式——預測性維護逐漸成為未來企業(yè)的核心需要。設(shè)備的健康狀態(tài)及運行情況將會得到隨時隨地的實時監(jiān)測，使檢修變得有據(jù)可依，有理可循。
成立于2018年的湃方科技是一家專注于提供工業(yè)設(shè)備智能化解決方案的企業(yè)，為裝備制造企業(yè)及工廠打造了一套完整的設(shè)備智能化解決方案，包括基于邊緣計算的智能物聯(lián)終端、人工智能算法引擎、智能工業(yè)設(shè)備管理云平臺，可以有效地解決用戶設(shè)備數(shù)據(jù)采集、智能分析、高效管理以及精準決策的需求，為工業(yè)用戶提供全棧式的設(shè)備智能化服務(wù)，目前已在裝備制造、煤炭采礦、石油石化、鋼鐵冶金等諸多行業(yè)服務(wù)超過100家國內(nèi)外知名企業(yè)。
武通達表示，在一些大型旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備的應用場景中，比如電動機、風機組、液壓泵站等，已經(jīng)成為現(xiàn)代大規(guī)模生產(chǎn)裝置的關(guān)鍵設(shè)備，要求長周期連續(xù)運行，一旦故障停機可能造成重大經(jīng)濟損失，甚至導致重大安全事故的發(fā)生。
旋轉(zhuǎn)機械的預測性維護主要依靠在設(shè)備上部署一個或多個測點，采集振動、溫度等數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)的實時分析和判斷，預測設(shè)備異常情況并精準定位設(shè)備故障。武通達表示，傳統(tǒng)的設(shè)備監(jiān)控產(chǎn)生了基于有線傳感器的本地部署解決方案，人員在中控室或者監(jiān)控大廳監(jiān)測設(shè)備的運行狀態(tài)。這些系統(tǒng)不僅體積大、成本高，在部署復雜度、響應速度上都面臨巨大挑戰(zhàn)，不足以實現(xiàn)企業(yè)的真正需求。
湃方智能設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測儀測點示意圖
武通達認為，由于受到一些特殊條件的制約，旋轉(zhuǎn)機械的預測性維護的解決方案需要滿足以下要求：
第一，部署便捷，成本低。通過輕量化、小型化和無線化的硬件產(chǎn)品，可以在例如軸承等空間狹小的位置進行安裝，相對于傳統(tǒng)監(jiān)測方案，無需復雜布線，實施周期短，綜合成本低。
第二，功耗低，壽命長。工業(yè)設(shè)備往往具備很長的壽命，平均在二十年左右，而一個大型工廠甚至可達上萬臺旋轉(zhuǎn)機械，如果傳感器壽命只有1年，維護部署代價則會非常高。
第三，監(jiān)測具有特殊性，需滿足多級實時性要求。比如目前設(shè)備管理采用的主要方式——日常巡檢，頻率可能是一天、幾天或者幾個小時，但對于特定的異常處理，故障響應速度甚至要達到分鐘級甚至更低。
第四，超前預警，實現(xiàn)主動運維。傳統(tǒng)設(shè)備巡檢存在故障發(fā)現(xiàn)滯后性，往往在設(shè)備故障后期，劣化表現(xiàn)明顯時才進行檢修干預，預測性維護則直擊痛點，將故障發(fā)現(xiàn)時間提前至早期，實現(xiàn)故障超前預警，讓檢修變得有據(jù)可依，更大限度避免非計劃性停機風險。
打通物聯(lián)網(wǎng)四大層級，湃方科技實現(xiàn)精準預測性維護
湃方科技一直以來秉持的產(chǎn)品思路是進行技術(shù)的融合，武通達表示，智能物聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)和算法的聯(lián)系是非常緊密的，這就代表硬件端、算法端和最終應用端之間的關(guān)聯(lián)性非常強。要實現(xiàn)這一整套的智能運維思想體系，需要將底層的硬件層、中間的算法層以及頂層的應用層全部進行打通。
湃方智能設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)示意圖
基于這樣的思考，湃方科技應用核心技術(shù)為客戶打造了適用于各垂直行業(yè)預測性維護的工業(yè)設(shè)備智能化解決方案。該解決方案主要分為4層：底層的數(shù)據(jù)采集，網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)據(jù)傳輸，平臺層的數(shù)據(jù)管理和算法以及頂層的數(shù)據(jù)應用。
首先，底層邊緣端的硬件設(shè)備數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡(luò)等傳輸給數(shù)據(jù)集成層，以此來實現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)的收集工作。上一層是數(shù)據(jù)中臺層，這一層會提供PaSS服務(wù)，同時，也會進行元數(shù)據(jù)管理，并支持深度學習引擎。此層是數(shù)據(jù)存儲的核心，數(shù)據(jù)庫的性能和穩(wěn)定性表現(xiàn)會直接影響整體架構(gòu)的性能。武通達表示，此前，湃方科技一直采用傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)存儲，并未引入時序數(shù)據(jù)庫。再上一層是數(shù)據(jù)訪問和分析服務(wù)層，提供各種實時數(shù)據(jù)查詢的API和訪問服務(wù)，分析服務(wù)方面，也提供相關(guān)算法庫。最上層支撐的湃方平臺業(yè)務(wù)，提供面向用戶直接需求的功能模塊，例如設(shè)備管理、故障預測、備品備件管理等應用集成功能。此外，相關(guān)監(jiān)控工具一直貫穿整個架構(gòu)始終。
湃方科技平臺架構(gòu)圖
武通達表示，這套解決方案的優(yōu)勢在于：在邊緣層，湃方通過邊緣計算技術(shù)，將算法和算力下沉到邊緣端進行部署。傳感器的數(shù)據(jù)采集之后，可以直接進行處理和分析，再進行上傳。這樣就實現(xiàn)了設(shè)備異常的高速響應，傳感器的超低功耗和超長的工作壽命，在提高10倍以上響應速度的情況下，壽命能夠能延長2-3倍。在中間層，湃方提供了一整套的數(shù)據(jù)庫管理方式，特別是針對于典型旋轉(zhuǎn)機械的算法庫，能夠精準監(jiān)測設(shè)備運行狀態(tài)、故障診斷等。而在最頂層的設(shè)備管理級的應用當中，由于精準掌握了數(shù)據(jù)源，目前算法的準確率在測試平臺高達96%-98%。
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫面臨巨大挑戰(zhàn)，CnosDB時序數(shù)據(jù)庫強化數(shù)據(jù)管理和治理水平
隨著工業(yè)智能化的快速發(fā)展，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的迅速普及，上云智能設(shè)備數(shù)量快速增加，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫面臨巨大挑戰(zhàn)。首先，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫由于受到存儲結(jié)構(gòu)限制，寫入吞吐能力達到瓶頸，海量數(shù)據(jù)無法高效的寫入。武通達表示，隨著湃方平臺監(jiān)控設(shè)備數(shù)量逐漸增多，需要進行大量的并發(fā)式的處理，導致云平臺端的負載越來越重。尤其一些應用場景對通信和數(shù)據(jù)的傳輸與存儲要求非常高，云平臺很難通過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫接入大量的高頻采集數(shù)據(jù)。其次，為了預測性維護更加精準，以及未來人工智能在行業(yè)內(nèi)的大規(guī)模應用，大部分企業(yè)希望保存更長期的歷史數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲成本高，無法更經(jīng)濟地保留更長期的歷史數(shù)據(jù)。因此，湃方迫切需要一種專門針對時間序列數(shù)據(jù)來做優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，即時間序列數(shù)據(jù)庫。
CnosDB時序數(shù)據(jù)庫開源社區(qū)發(fā)起人/諾司時空創(chuàng)始人鄭博表示，作為綠葉性的根技術(shù)，CnosDB是一個非常適合物聯(lián)網(wǎng)場景的時間序列數(shù)據(jù)庫，其擁有著強大的寫入吞吐以及高效壓縮比的特性。相對于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，它可以支持更大規(guī)模的測點，在普通服務(wù)器上就能支持百萬QPS的寫入需求。在新的架構(gòu)設(shè)計上，CnosDB的數(shù)據(jù)壓縮比達到了60x，這就減少了數(shù)據(jù)占用的存儲空間，從而降低了存儲成本，實現(xiàn)更長時間和更大量的數(shù)據(jù)保存。值得一提的是，CnosDB產(chǎn)品是開源的，大大降低了接入和開發(fā)成本。
武通達表示，湃方應用CnosDB新一代的時間序列數(shù)據(jù)庫來提高存儲吞吐率、降低存儲成本，完美解決了平臺測點增多和高端昂貴精密設(shè)備的數(shù)據(jù)寫入問題，存儲成本直降90%，實現(xiàn)了更長時間和更大量的數(shù)據(jù)保存，也讓湃方更有可能探索更深層次的數(shù)據(jù)價值。
目前，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)以及智能制造時代的重要資產(chǎn)。未來，數(shù)字孿生和人工智能技術(shù)將持續(xù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進行深度融合，賦能智能制造。在預測性維護場景中，通過數(shù)字孿生可以隨時隨地監(jiān)控該設(shè)備的虛擬復制品，消除了不便或不必要的工廠車間行程。而使用人工智能分析也可能更快地發(fā)現(xiàn)異常，從而為客戶提供更好的預測性維護服務(wù)。
鄭博表示，CnosDB的應用讓行業(yè)采集并留存更高精度、更長周期的數(shù)據(jù)成為了可能。數(shù)字孿生和人工智能的應用，大大提升了對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)底層的基礎(chǔ)設(shè)施，無論是硬件還是軟件平臺，數(shù)據(jù)庫還是算法的性能要求，這也給以CnosDB為代表的新一代時間序列數(shù)據(jù)庫更大的場景應用機會和市場想象空間。
