在工業(yè)過程中，一臺機(jī)器停機(jī)會影響整個供應(yīng)鏈。本文討論了機(jī)器可靠性及其在工業(yè)自動化中的重要性。在復(fù)雜的制造過程中，機(jī)器和子系統(tǒng)相互依賴才能平穩(wěn)運(yùn)行。其中一臺機(jī)器的關(guān)閉將影響工廠的總產(chǎn)量。

　　這是遵循即時(JIT)方法的操作中的一個主要問題。當(dāng)一臺機(jī)器出現(xiàn)故障時，所有下游流程都會受到影響。它還可能導(dǎo)致瓶頸和阻塞上游。擁有在預(yù)定運(yùn)行時間內(nèi)按預(yù)期工作的可靠機(jī)器至關(guān)重要。這就是機(jī)器可靠性的用武之地。

　　機(jī)器可靠性

　　機(jī)器在不發(fā)生故障或停機(jī)的情況下以所需的輸出特性運(yùn)行的能力稱為機(jī)器可靠性。它以機(jī)器無故障運(yùn)行時間占機(jī)器總計劃時間的百分比來衡量。

　　機(jī)器可靠性=（機(jī)器實(shí)際無故障運(yùn)行時間/計劃總運(yùn)行時間）*100

　　一臺具有100%可靠性的機(jī)器是理想的，但長時間內(nèi)可能難以實(shí)現(xiàn)。因此，需要一臺可以在大部分預(yù)定運(yùn)行期間運(yùn)行的機(jī)器。在比較來自兩個不同OEM的機(jī)器時，最好選擇最可靠的機(jī)器。

　　機(jī)器可靠性的重要性

　　最近的全球事件表明供應(yīng)鏈?zhǔn)嵌嗝创嗳?。政府?qiáng)制實(shí)施的封鎖導(dǎo)致供應(yīng)短缺和商品價格上漲。一艘無法通過蘇伊士運(yùn)河的船只造成交通擁堵并造成數(shù)十億美元的損失。

　　半導(dǎo)體行業(yè)制造的不同類型芯片的制造之間難以切換，導(dǎo)致芯片嚴(yán)重短缺。這反過來又會影響許多商品的生產(chǎn)，從工業(yè)傳感器到日常汽車。

　　工廠中的機(jī)器是各自全球供應(yīng)鏈的一部分，這可能會導(dǎo)致影響整個經(jīng)濟(jì)的連鎖反應(yīng)。幾乎所有的生產(chǎn)過程都依賴于亨利福特帶來的現(xiàn)代化裝配線。流水線的基本原理是一個工位或一臺機(jī)器專用于一個特定的任務(wù)，這意味著所有的下游工序只有在特定的任務(wù)完成后才能完成。

　　以組裝汽車為例。必須在所有內(nèi)飾件組裝完成后安裝門，否則在組裝內(nèi)飾件時門會妨礙操作。如果協(xié)助安裝內(nèi)部組件的機(jī)械臂出現(xiàn)故障，則必須停止整個過程。機(jī)械臂下游的任務(wù)將不會接收任何新作業(yè)并且將處于空閑狀態(tài)。另一方面，上游工序還可以運(yùn)行，上游流水線就會出現(xiàn)產(chǎn)能過剩。這將導(dǎo)致生產(chǎn)延遲，工廠將無法達(dá)到預(yù)期的產(chǎn)量水平，直到故障機(jī)械臂得到修復(fù)。

　　自動化和機(jī)器可靠性

　　工廠或制造設(shè)施中的大多數(shù)錯誤都是由人為錯誤造成的。對于機(jī)器故障的原因也是如此。在經(jīng)歷的所有停機(jī)時間中，幾乎有四分之一可歸因于某種方式的人為錯誤。更多的人參與機(jī)器的操作會導(dǎo)致更多的潛在故障。

　　工業(yè)3.0的改進(jìn)使自動化成為所有工業(yè)活動的前沿。這意味著工廠的運(yùn)行可以按照所需的運(yùn)行邏輯運(yùn)行，從而減少運(yùn)行條件和輸出的可變性。人類將更少地參與生產(chǎn)過程。在生產(chǎn)環(huán)境中采取的任何操作都屬于以下功能。

　　監(jiān)視器

　　建議

　　決定

　　實(shí)施

　　這些中的每一個都可以由計算機(jī)或人來完成。隨著計算機(jī)執(zhí)行更多這些功能，自動化水平變得更高，消除了人為的可變性和錯誤。操作會按照算法順利進(jìn)行，減少麻煩。這將在短期和長期內(nèi)提高機(jī)器的可靠性。

　　適得其反的自動化

　　自動化帶來流程改進(jìn)，從而降低成本并提高運(yùn)營效率。自動化的增加將改善流程。機(jī)器可靠性隨著自動化程度的提高而提高，但這種關(guān)系不是線性的。為了提高工廠或工廠的成本效率，通常需要改進(jìn)工藝和機(jī)器可靠性。自動化流程是有代價的。但達(dá)到一定程度后，自動化的成本將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過收益。從那里，更高水平自動化的成本將對工廠的盈利能力產(chǎn)生負(fù)面影響。這是行動中的收益遞減規(guī)律。

　　有時，由于當(dāng)前技術(shù)的限制，無法達(dá)到所需的自動化水平。最近在現(xiàn)實(shí)世界中的一個例子是生產(chǎn)Model 3的特斯拉工廠。它的延遲超出了管理層和投資者的預(yù)期。這是因?yàn)榘Ｂ●R斯克希望擁有一個完全自動化的汽車生產(chǎn)設(shè)施。使用現(xiàn)有技術(shù)無法經(jīng)濟(jì)地實(shí)現(xiàn)自動化水平，從而導(dǎo)致完成項(xiàng)目的自動化規(guī)模降低。

　　未來機(jī)器可靠性

　　工業(yè)4.0帶來了與生產(chǎn)中使用數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)優(yōu)勢。由于現(xiàn)代算法和促進(jìn)它們的計算能力，數(shù)據(jù)被認(rèn)為是21世紀(jì)的石油。

　　物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)中的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)將在所有生產(chǎn)環(huán)境中通用。所有設(shè)備和部件都將配備傳感器，能夠測量和存儲其操作的所有相關(guān)物理特性。他們還將能夠通過具有大帶寬的低延遲網(wǎng)絡(luò)中繼此信息。這將生成大量運(yùn)營數(shù)據(jù)，其中包含對工廠運(yùn)營的重要見解。

　　僅僅存儲和帶走數(shù)據(jù)是不夠的；來自工廠的數(shù)據(jù)每天可能達(dá)到TB。人類無法分析生成的大量數(shù)據(jù)以獲得可操作的見解。人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)算法可用于從原始數(shù)據(jù)中提取見解。這可用于改進(jìn)流程、降低成本和制定替代行動計劃。

　　人工智能的應(yīng)用也有助于預(yù)測性維護(hù)。維護(hù)活動將在實(shí)際故障發(fā)生之前完成，而不是被動維護(hù)。現(xiàn)代算法將預(yù)測故障的發(fā)生并可以進(jìn)行干預(yù)以避免它。這將提高機(jī)器的可靠性。下一步將是數(shù)字孿生的實(shí)施。在這里，來自同一OEM的所有機(jī)器的數(shù)據(jù)將有一個雙胞胎駐留在云中，使用最先進(jìn)的算法和處理器。來自一臺機(jī)器的數(shù)據(jù)可用于改善世界各地另一臺機(jī)器的操作。在這種設(shè)置下，對黑天鵝事件的反應(yīng)也會更快。

　　自動化減少了生產(chǎn)過程中對勞動力的需求，從而提高了機(jī)器的可靠性。然而，過度駕駛自動化可能會達(dá)到收益遞減的程度，并可能適得其反。使用數(shù)據(jù)是一種在不增加自動化的情況下提高機(jī)器可靠性的橫向方法。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和相關(guān)技術(shù)有助于預(yù)測性維護(hù)、運(yùn)營改進(jìn)和成本降低。數(shù)據(jù)將成為工業(yè)環(huán)境中流程改進(jìn)的下一個驅(qū)動力。