仪表维护恰到好处"预测性维护"

编者语：仪器仪表在过程工业中的作用是至关重要的，在同一个项目中，常常有成千上万个不同种类、不同功能的仪器仪表在共同工作，以确保生产的顺利运行。而对仪器仪表的维护与管理，自然也成为了企业所关注的重要一环。

　　这是由于一方面，仪器仪表的可靠性直接关系到整个生产过程的安全和效率，一旦出现故障，轻则造成停车损失，重则导致严重事故；而另一方面，仪器仪表维护形成的财务成本和人力成本，是整个项目生命周期总成本的重要构成部分，企业对此必定要做出精细的考量。所以，如何恰到好处地制定仪器仪表的维护策略，做到既保证稳定可靠又节省成本，成为了受到广泛关注与讨论的课题。

　　预测性维护脱颖而出
　　据上海工业自动化仪表研究所教授级高级工程师缪学勤介绍，传统的仪器仪表维护方式主要是故障维护或定期维护。
　　其中故障维护是指当检测到仪器仪表设备出现故障后，再对其进行维修，这种方式比较被动，付出的成本也比较大；而定期维护则是指每隔一段固定的时间，就对仪器仪表进行人工巡检，这种方式有一定的预防性，但由于维护周期往往无法得到合理的计算和确定，所以大部分巡检过程事实上是不必要的，一定程度上也造成了人力物力的浪费。

　　近年来，在一些厂商的介绍与推动下，一种新的仪器仪表维护策略逐渐脱颖而出，这正是预测性维护。2009年11月5日，基金会现场总线应用研讨会在京召开，在会上，基金会现场总线中国市场委员会秘书长林永春、中国石化工程建设公司副总工程师林融等几位嘉宾在演讲中都不约而同地提到了仪器仪表的预测性维护及其实际应用情况，这也印证了业界对于仪器仪表预测性维护的关注。

　　那么，这究竟是怎样的一种维护策略呢？据林永春介绍，预测性维护技术是指通过检测在线运行设备的状态来决定是否对该设备进行必要的维护，而由于预测性维护对设备的状态检测一般都是在线进行，所以不会对设备的正常运转产生干扰，因此在节省成本的同时，设备运行的可靠性也得到加强，这也正是其综合优势的体现。
　　预测性维护优势显著

　　由于预测性维护是建立在对仪器仪表在线状态的分析上的维护策略，所以在实际应用中，这种预测性维护就体现出更加精准的优越性。缪学勤教授指出，从总体上而言，预测性维护最主要的效果是提高操作与维护人员的工作效率，也提高了仪器仪表的可靠性和生产的安全性。

　　而谈到这一维护方式的优势时，林永春认为，除以上谈到的优势之外，预测性维护还可以帮助企业更加清晰地掌握工厂的运行信息、减少停车、提高控制精度，并使企业符合安全、健康和环保法规，从而从多个方面共同实现成本的降低。

　　林永春谈到，无论是故障导致的非计划停车，还是过于频繁的计划内停车，都将增加不必要的成本，一旦出现重大事故，其造成的损失则更加可观；而由于所有设备的维护记录都可以在系统中以电子记录的格式存在，这也有助于将来企业在应对相应的环保法规时，更加便于整理和提交所要求的报告和文档。

　　如果从实际应用的角度，将预测性维护与传统维护方式相对应比较时，其特点就更加明显。中国石化工程建设公司副总工程师林融在演讲中谈到，与传统方式相比，预测性维护解决了两个关键问题。首先，与故障后维护的方式相比，预测性维护的可预测性使得问题在故障之前得到解决，而并非之后，这是从设备维修到设备管理的一个趋势，也是第一个关键问题；其次，与定期维护的方式相比，预测性维护的准确性实现了只在必要时采取维护行为，从而节省了占整个维护工作63%的不必要工作量，这是第二个关键问题。可见，正是这两方面的特点，使预测性维护真正称得上是一种“恰到好处”的维护策略。

　　预测性维护提高工厂稳定性
　　艾默生过程控制有限公司市场总监林永春
　　《今》：请您简要介绍仪器仪表预测性维护的含义与机制？这种方式的出现与发展是基于哪些方面的需求？
　　林永春：预测性维护（Predictive Maintenance）技术是通过检测在线运行设备的状态来决定是否对该设备进行必要的维护。对设备的状态检测可以是定期的或者是在线连续的方式，最终的目的是以一种低成本的方式在设备最佳性能丧失之前，能对它进行及时的维护。预测性维护对设备的状态检测一般都是在线进行，这样不会对设备的正常运转产生干扰，因此能节省很多成本，设备运行的可靠性也得以加强。

　　预测性维护技术是随着智能仪表的出现而发展的。在激烈的市场竞争中，每个企业都会面临许多挑战，包括：提高产品产量和质量、尽量避免意外停产、努力降低生产和维护成本、降低能耗、符合国家的安全生产和环保法规等等。预测性维护技术能有效地帮助企业应对以上的挑战。

　　《今》：要实现仪器仪表的预测性维护，需要基于哪些软硬件的基础？举例而言，艾默生能够为此提供哪些种类的系统、产品与服务？

　　林永春：要实现预测性维护，基础是要采用现场智能仪表，其次是要配备智能设备管理软件AMS。现场智能设备现在已经广泛使用，AMS也已经成为自动化系统的标准配置。

　　艾默生提供丰富的智能现场设备，比如压力、温度、液位、流量、分析仪表和阀门及阀门定位器等等，还有控制系统DeltaV和Ovation。艾默生的智能设备管理软件AMS更是业界的翘楚。它可以集成各种HART和现场总线FF仪表，实现在线诊断、远程组态、设备校验记录、设备台账管理等功能。如果附加其它应用软件，比如阀门的在线性能诊断软件，AMS的功能更加强大。我们也为用户提供现场服务和培训，保证用户用好，有效益。

　　我们从一个更高的层次来理解预测性维护在整个自动化结构中的作用，提出工厂管控网（PlantWeb）的概念。所谓工厂管控网的概念，就是一个工厂自动化结构必须能充分发挥现场设备智能的效益，现场智能信息上的来，用得上，并可以真正提高工厂的运行效益。

　　《今》：成本问题是比较受到关注的问题之一，对整个生命周期内的成本而言，预测性维护能够带来怎样的收益？有什么成功的案例？

　　林永春：预测性维护的优势是明显的，现场设备的故障如果得不到早检测早预报，小事故就可能造成大事故，轻则造成控制不稳影响产品品质，大则造成意外停车，甚至安全事故。预测性维护技术给用户足够的时间将事故消灭在萌芽状态。

　　在国内成功应用预测性维护的典型案例也不少。比如上海赛科，全厂采用FF、HART设备和AMS，仪表投用率高达99.8%，这是一个非常了不起的成绩。赛科从2005年投产，2009年才进行第一次大检修。大检修（计划停车）间隔四年才进行一次，仪表的高投用率无疑起了很好的作用。赛科还应用阀门在线性能诊断软件，在大检修之前列出了需要维修的阀门清单，制定了阀门维修的具体计划和细节，有效节省了维修时间。

　　福建炼油乙烯一体化项目全厂也是采用FF、HART设备和AMS，大量节省了仪表维护人员配置。它原有400万吨炼油装置，仪表工有75人。现在新建了800万吨炼油的14套装置和80万吨乙烯等6套化工装置，全厂仪表工还是这75人。人员没有增加，管理以前规模五倍大的工厂，反而觉得现在的维护工作量比以前少，这就是预测智能和AMS带来的效益。

　　总体来说预测性维护在工厂的整个生命周期内至少可以提高运行效率2%，这是很多用户使用后的一致体会。

　　《今》：与传统方式相比，应用预测性维护的方式后，对工厂操作与维护人员是否有更高的要求？对他们的工作流程及规范，会带来怎样的改变？
　　林永春：与传统的维护方式相比，应用预测性维护对工厂的操作和维护人员没有特别的更高的要求。传统的方式采用手操器对现场设备进行维护，现在改用AMS在计算机上进行，信息量会更大、更丰富，这需要操作和维护人员熟悉AMS的使用。对操作和维护人员的工作流程带来的改变是巨大的，他们不需要到现场巡检了，对现场设备的巡检改在中控室进行，而且设备有故障就会自动报警。维护工作从被动变成了主动，操作和维护人员的工作量大大减少，他们有更多的时间去关注那些确实需要解决的问题。

　　《今》：您认为要使预测性维护在实际应用中发挥出最大的效果，在设计、实施与运行的各个环节中应注意到哪些问题？
　　林永春：要使预测性维护在实际应用中发挥出最大的效果，在设计、实施和运行等各个环节都应该注意一些问题。
　　在设计阶段，应该尽量采用智能仪表，AMS应该成为标配，还要考虑控制系统是否能直接集成现场智能信息。如果控制系统不能直接集成智能信息，则要考虑使用多路转换器。
　　在实施方面，在现场设备和控制系统安装完成之后，应该首先使用AMS进行现场设备的调校、参数设定和回路测试等，这样才能充分节约调试时间，发挥智能设备和AMS的优势。传统的方法，调试时需要一个人在现场，一个人在中控室，每个回路的调试至少要2个小时。如果用AMS，每个回路只需要一个人在中控室，调试时间最多只需25分钟。
　　在运行阶段，操作和维护人员需要关注AMS的使用，熟悉各种设备报警信息的含义，应该制定各种设备报警对应的操作维护步骤。
　　《今》：从长远来看，推动仪器仪表预测性维护的进一步普及，还需要哪些条件？
　　林永春：从长远来看，预测性维护技术的进一步普及和推广需要工厂的管理者更加重视。其实投资在预测性维护技术的软件成本是非常低的，效益却很大。另外，维护人员应该更熟练地使用AMS，才能发挥其效益。我们也将加大宣传力度，为广大的用户提高维护水平多做些工作。也希望媒体多介绍和宣传预测性维护技术。
　　浅谈西门子仪表的预测性维护

　　设备维护的模式
　　设备维护一般有三种模式：事后维护、预防性维护和预测性维护。
　　事后维护，也有人称之为“补救性维护”、“故障后维护”、“运转至出现故障管理”，顾名思义也就是说设备出现故障时对它进行维修。这是种最初级、最简单也是目前在国内被用户采用最多的维护运行手段。确切地说，这是一种“无维护”管理方法。它也是最为昂贵的维护管理方法，分析表明，在反应性或事后维护模式下进行维修的成本是有计划或预防性维护模式下进行的相同维护的成本的3倍。

　　预防性维护（Preventive Maintenance）和预测性维护（Predictive Maintenance）都属于事先维护。一般地讲，预防性维护可以分为三种类型：基于时间的维护计划、基于性能的维护计划和基于条件的维护计划。这种方法的问题是，运转模式以及与系统或装置相关的变量会直接影响机器的正常工作寿命。同时，也有大量事实表明，频繁拆卸和停车维修，即导致产量降低，维修费用增加，而且也大大降低了设备的实际使用年限。

　　预测性维护（PM）也被称之为预知性维护或策略性维护。预测性维护集设备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维护决策支持和维护活动于一体，是近年来新兴的一种先进维护方式。预测性维护实际上是一种运转状况驱动的预防性维护程序。预测性维护不依赖于工业或工厂内平均寿命统计数据（即平均无故障时间）来计划安排维护活动，而是对运转状况、效率、热量分布和其他指标进行直接监视，以确定实际的平均无故障时间或将危害到工厂或设施内所有关键系统装置运转的效率损失。

　　和预防性维护相比，预测性维护具有明显的优势：
1、克服预防性维护的盲目性，具有很强的针对性。根据状态的不同采取不同的处理方法，降低运行检修费用。
2、减少停运（总维护）时间，提高设备可靠性和可用系数，延长设备使用寿命，更好地贯彻“安全第一，预防为主”的方针。
3、减少维护工作量，降低劳动强度，有利于减员增效，提高经济效益。

　　预测性维护的现状
　　在过去的几年里，随着基于微处理器或计算机的仪器仪表的迅速发展，以及维护管理系统的不断完善，尤其是先进的现场总线和工业以太网等通讯技术的高速发展和普及，国内外各大厂家推出了各种先进的预测性维护技术。美国的FitCh博士更是在预测性维护的基础上创立了主动性维护的概念和理论。
　　预测性维护在概念的内涵和外延上有狭义和广义之分。狭义的预测性维护立足于“状态监测”，强调的是“故障诊断”，是指不定期或连续地对设备进行状态监测，根据其结果查明装备有无状态异常或故障趋势，再适时地安排维护；广义的预测性维护将状态监测、故障诊断、状态预测和维修决策多位合一体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维护决策得出最终的维护活动要求。是一个系统的过程。它将维护管理纳入了预测性维护的范畴。通盘考虑整个维护过程，直至得出与维护活动相关的内容。

　　西门子仪表实现预测性维护

　　近年来，西门子公司围绕预测性维护这一理念设计和研发了很多智能化程度较高的仪表产品。
　　Sitrans DA400泵诊断系统

　　对于大多数运输磨损性很强的浆料泵来说，进行有效的低成本维护一直是个难题。西门子公司推出的基于声敏诊断和Profibus技术的仪表Sitrans DA400就能有效地实现针对泵提供预测性维护的解决方案。

　　Sitrans DA400声敏检测系统为往复式隔膜煤浆泵检测吸入阀、排放阀的运行状况提供了优秀的解决方案。Sitrans DA400利用探测到是否存在空穴现象和相应的泵的操作噪音的声音级别，来诊断阀的开和关动作是否完好。Sitrans DA400基于状况的维护要求监测装置或者操作单元的工况，其优点是：可在装置出现故障前发现损坏；可以制定停车维修计划；在成本高昂的损坏出现之前已得到维修；延长零部件的使用寿命，并实现装置或单元的自动检查。