案例分析

Belden的互联解决方案:为制造业的预测性维护奠定基础

Belden
Belden在其里士满工厂扩展了数字化,为预测性维护奠定了基础,并超越了OEE预期。这家拥有 95 年历史的工厂现在准备向工业 4.0 迈出下一步。

 

Belden位于里士满的工厂已有95年历史,经受住了时间的考验。每天,新设备和70年旧机器的混合生产电线和电缆,以满足美国市场不断增长的需求。

 

然而,该工厂面临着一些挑战,使其成功面临风险,包括:

  • 由于计划外维护和难以找到更换零件而导致代价高昂的停机时间
  • 知识渊博的员工队伍即将退休,技术工人短缺,无法取代他们的位置
  • 缺乏机器连接性和可见性
  • 大量较旧和过时的机器在运行

 

底线?里士满工厂需要找到一种方法来消除计划外停机,减少对熟练劳动力的依赖,并可靠地生产更多的电线和电缆。

 

里士满的前瞻性愿景

虽然里士满团队经常安排时间来评估和维修设备,但仍然偶尔会出现意外故障,导致长时间的生产延误。鉴于某些机器的年龄,难以找到替换零件可能会延迟维修。为了在数字化转型之旅中迈出下一步,该团队认识到需要过渡到预测性维护。

 

预测模型优化了维护过程。它使用来自数据洞察的趋势,在潜在的设备问题发生之前识别它们。此方法提供有关需要订购和准备更换部件的预先警告。

 

该团队已经开始更新工厂。他们更换了一些旧机器,并使用第三方软件和“自主开发”的解决方案来跟踪设备性能,但这些解决方案仅提供整体操作的有限视图,无法扩展。为了帮助减少停机时间并提高效率,他们需要连接更多机器并从中收集数据。工厂领导向Belden客户创新中心(CIC)的数据工程顾问寻求帮助。

 

Belden:迈向自动化运营的指导合作伙伴

像许多棕地工厂一样,里士满工厂车间拥有无数不同年份和品牌的机器和设备。连接设备并提取、融合和上下文化数据并非易事。但是,拆除和更换所有旧设备不是一种选择。

 

CIC团队拥有深厚的专业知识,并明确关注所需的业务成果,设计了一个定制的网络基础设施,可以高效安全地连接和捕获每台机器的OT数据。他们自始至终都是真正的合作伙伴,为里士满团队提供一致的指导和支持。


“这实际上是关于评估已经存在的东西。采用这些旧系统并使用我们的内部解决方案,为这些遗留系统进入更加工业4.0的领域提供一种方法。

 

早期步骤和学习

来自CIC和里士满工厂领导的数字自动化顾问确定了运营目标。顾问采访了运营负责人和工厂控制员,以收集有关改善可见性和维护的潜在影响的数据,并帮助计算试点的目标投资回报率。 该信息用于构建内部业务案例以供最高管理层批准。 

 

设计这种价值证明是一个关键而专注的过程。它确保试点与关键业务目标紧密结合。

 

根据CIC团队的评估,里士满团队决定在积压大量订单的大批量、高利润生产线上运行试点。任何增加的容量都将带来额外的收入。这些生产线还包括各种旧设备。“我们的想法是,如果我们能够在这里成功实施它,我们将能够相当轻松地将流程和设置复制并粘贴到设施的其他区域,”里士满的质量总监说。

 

总体范围是:

  • 构建强大、安全的网络基础设施并将其连接到设备
  • 在电机和机械设备上安装传感器,开始收集数据以进行预测性维护
  • 分析数据以识别超出公差的趋势和漂移指标,这些趋势和指标表明未决故障,并采取避免措施

 

试点是成功的。最初的OEE目标是56.5%。迄今为止,该部署已帮助将OEE提高到62%,并且这个数字还在上升。

 

在八个月内,里士满团队从150个传感器收集了大约300GB的数据。他们检测到有风险的组件,例如由于皮带对齐问题而导致的异常振动读数。其中一些数据可以用于其他用例。作为第二阶段的一部分,该团队正在与亚马逊网络服务(AWS)合作,以增强系统并将传感器读数情境化,以获取更多见解。

 

飞行员成功的关键因素之一?协作。CIC在整个设计、建造和实施阶段与整个公司的人员合作:主管、操作员和工厂领导,以及IT和OT团队。反馈是积极的,采用率很高。

 

未来展望和Belden的角色

工厂负责人正在确定在工厂和其他设施中扩展试点之前需要哪些数据。他们计划:

  • 在2024年中期之前,扩大OEE计划并收集更多数据,以便在设施的其余部分进行预测性维护
  • 为预测性维护开发下一级分析
  • 对性能和质量数据使用单一存储库,以便做出更明智的决策
  • 构建自动化生产调度的系统,利用收集的性能和维护数据来优化产品路由和调度

 

下一步是什么?正如里士满的一位工厂负责人所指出的那样,“我们有一个经过验证的模型来收集基本性能和维护相关数据。我们刚刚开始看到下一步的潜力以及最终将把我们带到哪里。

 

 详细了解Belden客户创新中心的专家如何帮助客户指导其数字化之旅。