廷真科技股份有限公司推廣預知保養!

提供業界最精準、最早期、最全面的設備預知保養!

杜絕非計畫性停機對生產造成的影響!減少35%~45%停工時間!並且減少25%~30%的維修費用。

本公司為GE關係企業Artesis台灣區總代理，提供最新的Artesis技術

即將進入工業4.0時代，無論是工業物聯網Industrial internet of things IIoT、人工智慧AI或是大數據，都是關係到更進一步的管理思維，雖然在工業的成效尚未滲入目前高階管理層的視野或認知，主要是因為要從確定性的思維轉為隨機性的思維或是統計思維，並不是這麼容易，這需要一些時間或是競爭壓力，驅使高階管理層接受並且跟隨著這無法還原的趨勢。但是光是依賴各專業部門各自轉變是不實際的，這需要高階主管的參與或是有效的授權，要各專業部門主導也是不實際的，因為經費或成本中心的歸屬是很難區分，因為通常都需要跨部門的協調與合作，如果執意要以各專業部門執行，最適合的就是IT部門。因為IT的經費通常在一個對於工業物聯網的成效有正面認知的公司，經費是相當充裕的，並且有直接與高階主管溝通的管道，並且也熟悉跨部門合作的活動。最有效的還是成立工業物聯網或是工業4.0的專案小組，並且直接與高階主管匯報。

目前很多公司都有成熟的IT部門，並且已經將生產、採購、行銷、銷售、財務數位化，並且提供高階主管一目了然的儀表板(Dashboard)，節省高階主管管理的時間與精力，更有效縮短會議的時間，使得各部門的營運更為透明，協調也有數據的依據。但是通常無法延伸到生產機台資產端，因此GE看到了商機，推動了Predix配合Artesis與其他智慧傳感器，製作了實體機台資產的數位分身，並且有效的監控與蒐集機台端的數據，此為運用了AI或大數據進行數據分析，並且協助主管做出正確的抉擇。更重要的是能夠增進跨部門志同道合的諧調營運，以數據為依據的溝通協調，達到營運的最高境界。除此之外，可以透過OPC連結ERP、EAM、CMMS、MES、SCADA系統，客製化各機台的成本計算，算出執行預知保養的Cost avoidance 成本避免，並且預知保養最佳化，也就是避免過度保養，過度的投入預知保養，並且選擇最有效的智慧傳感器。

預知保養主要的目的就是減少停機時間對於營業額造成的巨額損失，停機時間也會造成危險、客訴、名譽或戰略的漏洞。停機時間包含無預警停機故障或是固定的預防保養或歲修。預知保養的次要目的就是減少維修保養與預防保養的支出，如果能做到預知保養最佳化，可減少高達75%的無預警的停機時間與35%的維修保養與預防保養的支出。

預知保養為工業物聯網(IIoT: Industrial internet of things)的基本項目，也是工業4.0(Industry 4.0)或生產力4.0重要的項目，是工業4.0子項目Smart Sensor的預知分析或預知保養。很多人認為創意很重要，但是預知保養更重要，因為預知保養可以增加本質的競爭力，增加團隊投入創意的資源與時間。Arteis 技術可以讓工業物聯網更有意義，本身也與工業物聯網相關，可以做到三相感應馬達相關設備最全面的數位分身，也藉此完成相關設備的工業4.0進化。

我們是Artesis所指定的台灣總代理，Artesis為GE(奇異總公司)的關係企業，GE Bently Nevada旗艦預知保養產品Anomalert為Artesis CEO Ahmet Duyar(杜教授)所開發，杜教授三十年前於NASA開發了火箭主引擎的早期異常診斷技術與系統鑑別數位模型。除了火箭主引擎，杜教授也開發了陸軍直升機的異常診斷技術，美國海軍與英國海軍也使用Artesist的預知保養系統，主要用於泵、發電機與大砲冷卻系統。上述的各單位都是可靠度或預知保養的技術領導者。英國IET於2017年頒獎給Artesis並將此技術譽為最簡單操作的預知保養技術或系統。此技術使用交流電馬達的三相電壓為系統輸入，三相電流為系統輸出，計算其殘餘值，並建立系統鑑別數位模型。因此將三相交流馬達或發電機轉變成敏銳且精準的傳感器，並且能有效且精準的在故障發生前十二個月前偵測系統全面的異常:機械異常(軸承異常、傳動零件異常、對心異常、平衡異常、零件鬆動、基座鬆動等)、電力異常(70%的局部放電、短路、繞線問題、定子問題、轉子問題、線路問題、諧波問題、效能問題、變頻器問題、電容問題等)、負載或環境異常(電力供電問題、孔蝕現象、機構變形、紊流現象、過濾器阻塞、泵機構問題、空壓機機構問題、電扶梯機構問題、潤滑問題、流體狀況、傳送帶問題、風扇問題等)。該系統是以一對一的方式監診，所以可以循序漸進的佈署以達到預知保養最佳化。該系統表頭內部建立物理模型、實驗模型與經驗模型，並且對系統的輸入與輸出很簡單的進行Real time sync，根據預知保養專家Keith Mobley所著An Introduction to predictive maintenance，書內提到對於目標系統的輸入與輸出訊號Real time sync的重要性，並且提到需要全面性的設備監診，不能只看單一設備監診項目的症狀而斷論，必須看到全面性的設備監診才可以找到根因，而且要找到根因才能達到預知保養的目的。這也是設備監診與預知保養的差異，設備監診的目的通常只是看特定症狀，而預知保養的目的是有效的減少停機時間並且提高維修保養與預防保養的Cost avoidance。根據知名的策略顧問Roland berger所出版的報告指出，先進的預知保養系統需要建立數位模型，內容很多資料是來自美國能源局所頒布的營運與保養指南,為何能源局會頒布營運與保養指南呢?根據能源局調查，達到預知保養最佳化可節省5%~20%的能源，減少高達30%維修保養與預防保養支出，減少停機時間高達45%所造成的鉅額損失，投資報酬率超過十倍。Artesis的技術無法單獨達到這些目標，需要高階長官的參與、並且帶動全公司投入預知保養的思維進行改善。Artesis的技術提供業界最簡單的預知保養工具、任何人都可以使用、任何人都看得懂、安奘簡單、不需要員工訓練。並且提供業界最全面最精準也最早期的異常偵測。如果需要本司協助導入敬請與我們聯繫。

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