“在電機(jī)損傷監(jiān)測(cè)過(guò)程中，預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)提前7天預(yù)警了堆垛機(jī)電機(jī)異常，為我們爭(zhēng)取了充足的維修時(shí)間，避免了一次計(jì)劃外停機(jī)事故。”日前，河北中煙工業(yè)有限責(zé)任公司張家口卷煙廠物流中心技術(shù)員孫鵬介紹。

在她身后，20多米高的自動(dòng)化立體庫(kù)如同精密運(yùn)轉(zhuǎn)的鋼鐵森林，5臺(tái)堆垛機(jī)在4273個(gè)貨位間穿梭自如。隨著設(shè)備使用年限增加、老化增速，為進(jìn)一步降低非計(jì)劃停機(jī)率，物流中心技術(shù)團(tuán)隊(duì)歷時(shí)3年，成功研發(fā)出自動(dòng)化立體庫(kù)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)。試運(yùn)行半年以來(lái)，系統(tǒng)累計(jì)發(fā)出有效預(yù)警20余次，故障識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)98.6%，有效降低了設(shè)備停機(jī)率。相關(guān)技術(shù)已獲科技成果發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)1項(xiàng)、外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利授權(quán)5項(xiàng)，獲計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)2項(xiàng)，發(fā)表論文4篇。

張家口卷煙廠自動(dòng)化立體庫(kù)建成于2008年，設(shè)備連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)間突破8萬(wàn)個(gè)小時(shí)。“就像給馬拉松選手做體檢，必須在不影響比賽的前提下預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)。”修理組長(zhǎng)徐志強(qiáng)說(shuō)，傳統(tǒng)定期檢修導(dǎo)致年均無(wú)效停機(jī)76個(gè)小時(shí)，突發(fā)故障造成的單次停機(jī)嚴(yán)重影響生產(chǎn)進(jìn)度。

物流中心修理人員正在對(duì)系統(tǒng)預(yù)測(cè)出的故障進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證。

2020年的設(shè)備體檢報(bào)告顯示：32%的堆垛機(jī)導(dǎo)向輪存在隱性磨損，17處貨架立柱發(fā)生毫米級(jí)形變。技術(shù)團(tuán)隊(duì)意識(shí)到，必須從“計(jì)劃?rùn)z修”轉(zhuǎn)向“精準(zhǔn)預(yù)防”，構(gòu)建涵蓋機(jī)械結(jié)構(gòu)、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、定位精度的三維健康評(píng)價(jià)體系。

為精準(zhǔn)感知堆垛機(jī)和貨架因磨損造成的隱性故障，技術(shù)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新采用“高精度空間傳感+AI視覺(jué)+物聯(lián)網(wǎng)”技術(shù)架構(gòu)，在三個(gè)維度實(shí)現(xiàn)突破。

空間形變毫米級(jí)感知。在每側(cè)貨架關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)部署28個(gè)三軸加速度傳感器，實(shí)時(shí)采集貨架狀態(tài)信息。結(jié)合貨架視覺(jué)圖像數(shù)據(jù)，堆垛機(jī)存取貨時(shí)，系統(tǒng)通過(guò)對(duì)比歷史形變軌跡與實(shí)際位移數(shù)據(jù)，可檢測(cè)0.01毫米級(jí)的結(jié)構(gòu)形變。“就像給貨架做CT掃描，連金屬疲勞的‘早期癥狀’都能捕捉。”孫鵬說(shuō)，沉降和形變問(wèn)題在日常檢修時(shí)是技術(shù)難點(diǎn)，有了這套系統(tǒng)，就能將堆垛機(jī)和貨架循環(huán)載荷后的疲勞形變量化分析，并提前2周提示預(yù)警，為計(jì)劃?rùn)z修提供依據(jù)。

地基沉降動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。在立體庫(kù)地面植入高精度MEMS傳感器，結(jié)合工業(yè)以太網(wǎng)無(wú)線傳輸，構(gòu)建起一體化監(jiān)測(cè)網(wǎng)。系統(tǒng)不僅能實(shí)時(shí)顯示毫米級(jí)沉降變化，還能通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)未來(lái)30天地基演變趨勢(shì)。

驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)全生命周期管理。針對(duì)9臺(tái)關(guān)鍵電機(jī)開(kāi)發(fā)健康評(píng)估模型，融合振動(dòng)頻譜分析、溫度場(chǎng)重構(gòu)、幅值非線性分析等10項(xiàng)特征參數(shù)。依托三級(jí)預(yù)警機(jī)制提前識(shí)別故障，一級(jí)預(yù)警提示重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象，二級(jí)預(yù)警啟動(dòng)維修預(yù)案，三級(jí)預(yù)警觸發(fā)停機(jī)維修。

依托技術(shù)團(tuán)隊(duì)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的測(cè)算和對(duì)預(yù)測(cè)算法的優(yōu)化，兩套智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。高精度的傳感設(shè)備、快速精準(zhǔn)的通信網(wǎng)絡(luò)、縝密高效的核心運(yùn)算，智能守護(hù)高架庫(kù)穩(wěn)定運(yùn)行。

物流中心項(xiàng)目主要設(shè)計(jì)人員觀察電機(jī)運(yùn)行參數(shù)，檢測(cè)設(shè)備結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行效果。

貨架監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)憑借先進(jìn)技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)全方位的高效空間監(jiān)測(cè)與預(yù)警。系統(tǒng)運(yùn)用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將MEMS傳感器收集的數(shù)據(jù)與圖像處理結(jié)果進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)對(duì)空間位置的持續(xù)精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)形變趨勢(shì)預(yù)測(cè)功能，利用聚類(lèi)算法深度分析數(shù)據(jù)，能夠提前發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)并啟動(dòng)實(shí)時(shí)報(bào)警系統(tǒng)，確保信息及時(shí)傳達(dá)。此外，系統(tǒng)借助沉降數(shù)據(jù)可視化手段，運(yùn)用隨機(jī)森林、GBDT等機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練與分類(lèi)，生成數(shù)據(jù)矩陣，智能推薦檢修優(yōu)先級(jí)，為維護(hù)空間安全提供科學(xué)依據(jù)。

而在設(shè)備結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)系統(tǒng)中，電機(jī)健康指數(shù)動(dòng)態(tài)預(yù)警可實(shí)現(xiàn)三級(jí)預(yù)警，為維修提供精準(zhǔn)指導(dǎo)；故障知識(shí)圖譜匯集維修案例，實(shí)現(xiàn)故障原因智能匹配。此外，系統(tǒng)采用雙模預(yù)警機(jī)制，通過(guò)計(jì)算機(jī)自主學(xué)習(xí)與專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行雙重校準(zhǔn)。該系統(tǒng)深度融入日常運(yùn)維流程，跟班修理組長(zhǎng)依據(jù)預(yù)警提示創(chuàng)建“今日重點(diǎn)監(jiān)測(cè)清單”；作業(yè)過(guò)程中，維修工結(jié)合系統(tǒng)檢查高風(fēng)險(xiǎn)形變區(qū)域，依據(jù)智能預(yù)警信息檢查設(shè)備；檢修完成后，維修記錄自動(dòng)回傳。通過(guò)“監(jiān)測(cè)—預(yù)警—處置—優(yōu)化”閉環(huán)管理模式，預(yù)防性維修占比從35%提高至82%。

“這套系統(tǒng)帶來(lái)的不僅是技術(shù)的變革，更是管理理念的升級(jí)。”物流中心負(fù)責(zé)人解添說(shuō)，傳統(tǒng)“壞了再修”的被動(dòng)模式，轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的精準(zhǔn)運(yùn)維——通過(guò)分析設(shè)備健康曲線，合理規(guī)劃大修周期；依據(jù)部件損耗規(guī)律，實(shí)施差異化備件策略；結(jié)合生產(chǎn)實(shí)際，動(dòng)態(tài)調(diào)整檢測(cè)頻率。

解添表示，張家口卷煙廠將持續(xù)深化智慧物流建設(shè)，推動(dòng)預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)向“全要素自感知、全鏈路自決策、全狀態(tài)自?xún)?yōu)化”的智能倉(cāng)儲(chǔ)目標(biāo)穩(wěn)步邁進(jìn)。