自动化生产线中关键设备的预维护策略研究

田晓维

[摘    要]在生产过程中，如果由于故障导致设备生产线停产，会对整个工厂的运营造成很大的損失。要避免这一情况，就要研究有关自动化生产中关键设备的维护策略，并且减低维修成本，采用预防性维护成本和停产计算损失方法，建立起可靠的目标优化模型，进行最优的生产线周期性维护计划。对于生产过程中所涉及到的关键设备，利用建立数据模型和有效计算来研究自动化生产线中关键设备的维修策略。

[关键词]自动化生产线;关键设备;预维护策略

[中图分类号]TP278 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2022）02–0–03

Research on Preventive Maintenance Strategy of

Key Equipment in Automated Production Line

Tian Xiao-wei

[Abstract]In the process of production， if the equipment production line is stopped due to failure， it will cause great losses to the operation of the entire factory. If this situation is to be avoided， it is necessary to study the maintenance strategy of key equipment in automated production， and Reduce maintenance costs， adopt preventive maintenance costs and stop production calculation loss methods， establish a reliable target optimization model， and carry out the optimal production line periodic maintenance plan， for the key equipment involved in the production process， use the establishment of data models and Efficient computation to study maintenance strategies for key equipment in automated production lines.

[Keywords]automated production line; key equipment; preventive maintenance strategy

我国自动化生产线中关键设备的预维护方面所采用的都是周期性维护方式，很多工厂的生产过程中，都采用了自动化生产线设备，自动化生产线也是工厂接受良好订单、提高生产能力和产品质量的有效保障，通过对自动化生产线中关键设备进行预防与维护，可以避免自动化生产设备由于故障而导致生产线停产，对工厂造成损失。但是针对自动生产线中关键设备的预维护策略还没有一个系统化的过程，也没有明确的步骤，通过建立周期能够维护模型和计算设备的可靠度就可以得出关键设备的退化程度，进而建立有效的关键设备预维护策略。

1 预防性维护策略的制定

在自动化生产线中，关键设备的预维护策略制定首先要明确维护时间以及维护的持续时间，在制定与维护策略的过程中，可以通过关键设备的可靠度来评价该设备的具体状态，如果关键设备的使用寿命或者受损伤次数达到了极限就需要采用相关设施对其进行维修，并且要确保维护成本的标准在可控范围内，而且还要对关键设备进行优化。因为自动化生产线中对生产的连续性有很高的要求，所以说，不仅要确保设备的正常运行，而且还需要将设备的运行时间和维护时间分开。在计算关键设备的预防性维护成本时，可以对设备进行全面预算考虑，相关负责人员不仅要考虑到由于设备更换部件所产生的消费成本，也要从更加经济实惠的角度对关键设备进行维护，研究人员可以将周期预防维护策略和关键设备的故障率相结合，建立起优化维护模型，并且将维护时间和维护成本降到最低，除此之外，也可以利用非完美维护策略，也就是说，在对设备进行维修后，虽然没有办法将其恢复到最初始的状态，但是可以通过考虑关键设备的退化趋势，将设备的可靠度理论引用到维修过程中，将多个设备串联到一起进行预防性维护策略的探究。

在设备的使用过程中，预防性维护策略并不是万能的，它也存在着很多不足之处。因为自动化生产线上的关键设备是由多个系统组成的，如果要制定预防性维护策略，那么就要分别计算每个子系统中的可靠度，但是就我国目前的实际发展情况来看，很多自动化生产线中的子设备可靠度计算都没能精细到子系统的层面，而且自动化生产线的设备之间都是串联的，如果对简单的单机设备进行维护，那么就很有可能会影响到设备和设备之间的关联性，就会导致某一个设备的工作量过大，在这样的情况下，更容易出现设备的负载问题，所以说，在制定预防性维护策略时。不仅要着眼于单个设备而且也要考虑到整个自动化生产线。

2 自动化生产线与维护策略

在自动化生产线预防性维护策略制定的过程中，可以通过将周期性维护计划和关键设备的最佳维护时刻相结合，计算出在有限期间内自动化生产线的非完美性预防维护策略。在结合生产计划的过程中，相关负责人一定要制定出一个有效区间，并且在这一有效区间内进行周期性预防维护计划的设立。而且通过对生产线平均可靠度的计算以及结合维护成本多目标优化模型，就可以确定关键设备的最佳维护次数，然后再利用维护次数来计算出相对应的维护间隔以及关键设备的维护时间，就可以得出具有周期性的关键设备维护计划，根据这一计划就可以对关键设备运行过程中所产生的一系列故障进行全面的预测和检查，并且尽量减少故障发生的概率。如果在这一段时间内，设备一直处于一个非常良好的运行状态，那么生产线的维护工作也只需要按照制定出的周期性维护计划来稳步执行，但是在实际自动化生产线工作的过程中，关键设备不可能会一直稳步运行，因为机械设备都是消耗性产品，所以在生产过程中，一定会出现关键设备运行状态突然故障或者是突然出现数据错误的情况，在这样的背景下，如果想要避免因为这一情况对生产线运行所造成的一系列不良影响，那么研究人员就要根据关键设备的实际运行情况来确定设备的最终维护时刻。

3 自动化生产线周期性维护计划

3.1 基于威布尔函数的可靠度计算

如果想要对自动化生产线进行周期性维护计划的设定，那么在研究的过程中一定要综合设备的回退因子和设备退化理论，并且建立起多次防御性维护设备可靠度的计算模型，然后再将设备维修过程中所导致的一系列订单延误以及生产损失都纳入到维修成本的计算当中，利用回归曲线的方式来预测关键设备的维护持续时间，在这一过程中可以引入威布尔分布设备的可靠度计算，因为可靠度计算是确定关键设备退化分布类型的一个有效方式，在我国有关设备退化方面，大量的理论实践都证明了自动化设备的变化是服从于威布尔分布函数的，所以说在针对设备可靠度进行计算的过程中，可以选用威布尔分布函数来准确地表达出设备退化的各个层次。在威布尔分布函数中，不同的字母代表了不同的数值，在整个式子中，β是分布曲线的形状，它也叫做形状参数，在其中又分为坐标尺度和尺度参数，还有故障率函数等，在对关键设备制定周期性维护计划的过程中，一定要确保每个设备的间隔时间以及设备的可靠度，只有这样才能够确保设备完成生产计划，并且根据该设备的可靠度也可以计算出可靠度和故障率之间的关系，进而得出该设备的退化程度，以及能够运行的时间。

3.2 基于可靠度的生产线维护成本计算

在对设备进行维护的过程中，必不可少地会涉及到生产线维护成本的问题，生产线维护成本主要分为三部分，分别是周期性维护计划中，在有效时间内的总维修故障成本，还有预防性维护成本以及预防性维护过程中所导致的一系列生产损失。针对周期性维护计划内有效时间的总故障成本的计算可以分为对设备进行大型修理和小型修理两种，因为在设备运行的过程中不可避免的要对设备进行维修，但是大型维修和小型维修所花费地成本是不同的。预防性维护成本可以是生产线上所有维修成本的加和，而且不同设备的不同子系统故障形式，以及对于系统的维修方式，还有更换配件的价格以及维修时长都会引起预防性维修成本的改变，所以说相关人员一定要明确关键设备中子系统的故障函数，并且将其作为基础，再结合以往的维修成本来计算出最终的预防性维修成本，通过对这一系列函数的有效运算就可以对设备预防性维护成本的总和进行拟合，进而得到相关的参数，明确所需要的维修费用。

3.3 生產线周期性维护计划多目标优化模型

在对自动化生产线设备进行周期性维护时，需要考虑到生产设备的可靠度以及对于设备的维护成本，但是在自动化生产线设备运行的过程中，由于一系列不可控因素导致自动化生产线设备的可靠度是时刻发生改变的，但是这并不说明生产设备的可靠度是不可预测的，相反可以用自动化生产线的平均可靠度作为基础，然后对设备当前的可靠度进行评估，在这一过程中就需要建立起自动化生产设备平均可靠度和维护成本之间的优化模型。在计算公式中涉及到很多变量，最主要的就是决策变量和预防性维护次数以及对应的维护时间，还有平均可靠度，在计算的过程中需要注意决策变量是要满足实际情况约束的预防性维护次数，也要根据周期性维护计划当中的数值来准确带入，而且对应的维护间隔时间也要在可靠度的预算之内。通过优化模型的建立，可以计算出可靠度和维护成本之间存在的线性关系，进而得出这样的结论，那就是设备的可靠度越高，需要的维护次数也就越多，也就会进一步导致维护成本的上升，所以说在制定预防性维护策略时，要寻求到可靠度和维护成本之间的平衡点。

4 关键设备延时维护时刻策略

在对自动化生产线设备进行预防性维护策略制定时，不仅要侧重于整条生产线的运行，而且需要注重生产件中关键设备的实际情况，对于那些容易出现故障并且负荷量比较高的设备，一定要重点对待，而且有些设备对于订单的完成效率有着非常大的影响，或者是设备的条件成本比较高，这些设备都需要具体注意，可以通过引入延迟理论，对设备的退化情况进行有效分析，然后再结合关键设备子系统的一系列运行数据，利用向量机来预测关键设备子系统出现故障的可能性，然后再计算出设备的可靠度，建立起有效的自动化生产线，关键设备延迟最佳时刻优化模型。

4.1 时间延迟理论模型

时间延迟理论模型的主要功能就是对自动化生产线中关键设备的那些潜在问题进行处理，因为这些潜在的问题并不会在第一时间内导致关键设备出现故障，但是如果这些潜在问题没有进行及时有效的处理，就会慢慢地变成关键设备退化的原因，并且在最后引起功能故障，所以说在两种故障之间有着一定的时间延迟，但是延迟时间还不能够确定，如果在故障的延迟时间内可以对关键设备的状态进行有效监测，那么就可以根据关键设备状态的判定来得出，关键设备子系统中存在潜在问题引发故障的概率，并且能够有效地识别。排除故障的严重性以及设备的退化程度，然后再根据工厂内的实际生产计划以及订单量来选择能够尽量减少成本的设备延迟维修时刻。整个时间延迟理论的重点发展方向是明确子系统中潜在的故障和子系统功能故障发生的时间间隔，利用分布函数可以判断出子系统故障的目前情况，并且预判出关键设备的发展趋势，再通过结合设备可靠度和故障率的关系，来判断出对设备的最佳维护时刻。

4.2 关键设备可靠度计算

在整个自动化生产线关键设备预防性维护策略制定的过程中，设备的可靠度都有着非常重要的作用，对于关键设备可靠度的计算要联系到关键设备目前的运行状态，因为关键设备的健康运行与否影响着整条生产线设备的关联性以及订单的完成量，并且也决定着整条生产线是否能够持续工作。所以说在这一情况下，一定要确定关键设备的最佳维护时间，并且用设备的可靠度来近似代表整条生产线的可靠度，因为在生产线中关键设备各个系统之间是串联关系，所以说某一设备的退化也会导致其联系的子系统发生潜在的故障，如果一个子系统组成的设备存在故障，就可能会影响到其他关键设备的工作情况，或者是当某个在子系统中运行的部件发生了故障，那么也会影响到整个子系统的运行，针对于此系统中部件发生的潜在故障，可以将其看为独立的部分来进行维修。

4.3 延迟维护时刻优化

如果说设备的延迟维修是要在最佳时刻优化中计算出维护成本，那么只需要在进行预防性维护策略制定的过程中计算出包含该设备的维护成本以及整个生产线的停机成本，就可以得出在延迟维护时刻优化所需要的成本。在这一计算的过程中，需要明确设备维护所需时间的预测值，这一数值可以根据设备维护时刻的可靠度来进行预测，除此之外，关键设备的延迟维护最佳时刻中所涉及的一系列成本维护，也要基于关键设备可靠度和维护成本的表达式来进行计算，在计算的过程中会应用到延迟维护的多目标优化模型，通过有效的计算可以将设备维护成本尽可能降低。

4.4 最终延迟维护时刻确定

在预防性维护计划制定的过程中，通过对设备状态进行有效监控，可以计算出在没有发生设备故障时，潜在故障所发生的概率，并且利用时间延迟理论来计算出在当前周期性维护计划内设备维修时间间隔的可靠度，如果计算出的可靠度低于0.8，那么就需要对关键设备进行简单的处理，尽量将设备的延迟维护，推算到下一個周期性维护当中，并且在最佳时刻对设备进行优化，如果是设备当中的子系统发生故障，那么在产生警报后，就可以结合设备检测过程中所得到的实际数据。计算出故障发生的概率，然后再得到关键设备的可靠度，选择合适的时刻对其进行优化。在最佳延迟维护时刻的计算中，最主要的部分就是要有效预测出关键设备各个子系统中一系列潜在故障的发生可能性。以数控机床为例，最容易发生故障的几个子系统分别为主轴系统冷却系统，气液压系统。为了获得这些设备的潜在故障发生概率，那么在各个子系统之间不相互影响的基础上，就要利用一系列特征量来描述出关键设备子系统的状态，然后再将子系统监测过程中所给出的数据结合概率预测模型来得出故障的发生概率。

5 结束语

通过有效的预防性维护策略，可以改善关键设备的可靠度，并且可以利用周期性维护计划优化关键设备中所存在的一系列问题，就可以降低由于订单生产延误所造成的一系列承担损失。在未来的发展过程中，市场竞争会越来越激烈，自动化生产线的应用范围也会越来越大，通过预防性维护策略以及延时维护等一系列方法来降低关键设备故障发生的概率，就可以从根本上提高生产线的运营效率，并且减少企业的维护成本。

参考文献

[1] 沈南燕，武星，李静，等.自动化生产线中关键设备的预维护策略研究[J].机械工程学报，2020（21）：231-240.

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