数据化运维下的工业机器人维护

随着设备的自动化水平不断提高,人在制造过程中的参与不断减少,因此设备在制造过程中的重要性也在不断提升。工业 4.0 时代要求企业在设备管理中不仅仅让设备具备自动化,还应当具备感知外部环境和自身变化的自省能力,与其他设备进行交流比较和配合的自协调能力, 根据对设备运行状态和活动目标进行诊断和优化的能力。未来设备管理的核心不断进一步提高设备效率和精度,而且更加合理化和智能化地使用设备,通过智能化运维实现制造业的价值最大化。当前的设备无论可靠性和自动化程度有多高,都会出现性能衰退。制造业中的设备一旦发生故障和失效等问题严重影响企业的市场竞争力。工业机器人设备在自动化行业作为一项极其重要的核心资产，怎么能够利用新的技术手段来提高其设备资产的可靠性，通过新技术推动工业机器人资产管理的可视化，从而实现企业设备资产效率优化、准确识别企业设备维修管理的现状。通过企业文化、科学技术、业务流程等设备资产管理的途径提升竞争力、降低运维成本、并实现利润增长。国内工业机器人运维服务现状：
中国制造转型中，企业如何利用数据分析和了解生产系统性能关键指标如产量（throughpu）质量、成本、零部件的精度、设备状况等，对这些关键节点可能出现的风险进行预测和管控，以及使核心资产设备数据可视化是实现企业预测性制造的关键因素。目前国内工业制造行业设备维护策略通常被划分为两大类，一类是被动性（应急）维护（Reactive maintenance）,一类是预防性维护（Preventive maintenance）.被动式维护是指一旦机器因故障停止工作时所进行的应急性维护，这种维护的主要任务是使得故障的机器恢复到原来的工作状态，而预防性的系统化维护正越来越成为制造业系统中关键问题。科学系统的维护措施既可提升生产系统的可靠性又能提升产率，通过数据可视化了解当前机器设备的状态、科学维护排程、了解机器衰退周期，以准确的信息为基础，使管理人员对设备具有可预测能力，以降低企业设备维护成本，提升设备资产效率。

针对上述一系列的状况，我们基于在工业机器人服务领域的长期实践，提出了运用油液监测与检测技术有效提升工业机器人资产管理数据可视化，利用新的技术使工业机器人的使用效率更加高效、节能、持久；优化服务流程，以数据可视化着力企业的运维流程再造，使一线服务人员工业机器人维护工作更加简单、高效，在提高生产率的同时降低工作量。减少运维环节中的浪费和成本，提高设备效率与 ROE，从而实现企业局部创新向集团内部全面创新。

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