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1、思科預測性維護解決方案2017 思科及其子公司版權所有思科預測性維護解決方案白皮書全球領先的信息技術研究和顧問公司 Gartner 在預測未來科技熱點時指出：“數字化顛覆”概念是未來發展的一個重要核心，這一概念已從過去的偶發性突破轉變為如今能夠重新定義市場和整個行業的統一革新趨勢。未來“數字化即業務，業務即數字化(Digital is the Business,the Business is Digital)”。在今日的工業領域，以全數字化為特征的第四次工業革命已然在全球拉開帷幕，“互聯網+”、“工業4.0”、智能制造、工業互聯網、物聯網等新概念、新理念、新技術層出不窮，極大激發了制造企業對全

2、生產系統進行進一步改造和優化的勃勃雄心。最大化的提高生產效率，降低生產成本是任何一個制造企業的兩個最基本的生存法則和競爭法寶。而效率和成本都和一個關鍵環節密切相關，這個關鍵環節就是：關鍵生產要素（生產設備）的維修和維護。試想一家正開足馬力生產的企業，突然遭遇生產設備故障而停產，其每一分鐘帶來的產值損失都是驚人的，而由于不能按期交付產品導致的商譽損害，更是難以在短期內彌補。據 ISA 數據顯示，全球制造商每年因停機遭受的損失總計約為 6470 億美元。類似這樣由于生產設備故障造成計劃外停機的問題也困擾著電力、醫療、石化等很多行業。因此，設備維護就成為了業界一致關注的重點之一。1.故障后維護（Re

3、active Maintenance）。平時不維護，出問題時再處理。適于停機影響不大的企業。2.預防性維護（Preventive or Proactive Maintenance）。無論設備狀態如何，定期統一更換，升級，這樣的好處是避免了大的故障發生的風險，但也造成了過度保養等投資浪費，亦不能避免突發性故障。目前，企業主要采用兩種基本維護模式：2017 思科及其子公司版權所有第1頁思科預測性維護解決方案白皮書然而隨著近年來以物聯網、云計算和大數據等技術為特征的全數字化制造的迅猛發展，一種更加高效的維護模式預測性維護(Predictive Maintenance）逐漸成為未來企業的核心需要。世界

4、知名財務及管理咨詢公司德勤出版的2016全球制造業競爭力指數報告，也印證了企業對預測性維護的關注，根據對全球制造企業 CEO 的調查，“預測性分析(Predictive analytics)”是最受企業重視的先進制造技術（詳見下圖）。而預測性分析在制造業的一個主要應用場景就是設備維護。數字化制造引爆預測性維護需求1.降低計劃外停機，提高設備綜合效率(OEE)，確保連續生產，提高產量。2.減少維護頻率，降低維護成本，縮短維護保養時間，提高運維效率。3.減少更換零部件，充分利用現有設備，延長設備服務壽命，提高投資回報。2017 思科及其子公司版權所有第3頁思科預測性維護解決方案白皮書預測性維護技術

5、基于傳感器收集的設備工況數據，如噪音、振動、溫度、壓力等，分析并預測可能產生故障點，并給出相應的維護維修建議。管理人員可以根據建議，提前處理有風險的設備，從而避免故障風險的發生。與其他維護方式相比，預測性維護的優勢十分明顯。短期內，企業可以極大改善自身生產狀況：全球首席執行官調查：先進制造技術的未來重要性排名先進的制造技術預測分析智能互聯產品（IOT）先進材料智能工廠（IOT）數字化設計、仿真和集成高性能計算先進機器人技術增材制造（3D打?。╅_源設計/客戶直接輸入增強現實技術（改進質量、培訓、輸出知識）增強現實技術（提升客戶服務和體驗）美國1234567891011中國174253811106

6、9歐洲4251376910811數據來源：德勤與美國競爭力委員會，2016年全球制造業競爭力指數長期來看，預測性維護可以更好的為企業自身的客戶提供優質服務，從而給企業帶來更為長遠的利益：1.改善企業產品服務形象和能力制造企業可以將對自身產品的預測性分析能力，打包成一個服務產品提供給用戶。從而進一步提高客戶忠誠度，并極大拓展自己的收入來源?？蛻艨梢宰晕疫\維預測性維護服務，廠商也可以通過Internet來托管該服務。2.用數據驅動企業產品和服務的創新通過收集和分析客戶一線使用企業產品狀況的數據（租賃或托管的情況下），制造企業可以獲得一手資料，對改善企業自身產品的設計，提升產品質量，甚至優化企業的生

7、產和銷售，都有重要的價值。3.為制造企業帶來商業模式上的創新“分時租賃”、“制造云”、“能力共享”、“軟件和數據分析企業”等等創新商業模式，直接影響和決定了企業的未來發展和重大轉型方向。因此，包括波士頓咨詢(BCG)，IDC 等研究機構都紛紛將預測性維護列為工業物聯網領域最快成熟的應用之一。預測性維護在許多資產密集型行業，如汽車、制造、重型裝備、智慧建筑、港口等中具有廣泛的應用前景。據 IoT Analytics 估計：2016-2022年期間預測性維護的復合年均增長率（CAGR）為39；到2022年，年度支出將達到109.6億美元。預測性維護面臨的挑戰2017 思科及其子公司版權所有第3頁1

8、.挑戰一：如何管理大量聯網的設備。實現預測性維護首先需要讓需要維護的生產要素（生產設備、傳感器等）可以聯網，否則無法獲取設備工況數據。但是，在企業生產環境中，聯網是一個非常復雜的事情。不同的總線或網絡協議和標準，各種具體的安全要求，復雜的生產車間環境，這些都給設備互聯帶來了巨大的挑戰。這個挑戰在企業決定擴大預測性維護設備范圍時將變得更為棘手。因為不同品牌、不同種類的設備有可能要靠不同的廠商負責維護，所以每一臺設備的連接、安全策略都不完全相同，但都共享同一個物理基礎網絡。網絡管理的難度可想而知。2.挑戰二：如何傳輸聯網設備產生的海量實時數據。聯網設備的一個特點是會持續產生大量數據，但其中有價值的

9、數據并不是很多。如果把所有數據都上傳，會對網絡帶寬和數據存儲帶來很大壓力。而且這些數據對時間很敏感，如果沒有得到及時處理，其價值就會立刻大打折扣。3.挑戰三：缺少既能整合不同廠商方案又有豐富成功經驗的廠商。預測性維護是一個需要融合運營技術(Operation Technology)和信息技術(Information Technology)的解決方案，涉及自動化、機械、網絡、數據分析、模型算法，信息展現等多個領域，不可能由一家廠商來提供所涉及的技術、產品和服務。所以客戶特別需要一家擁有廣泛合作伙伴網絡的服務提供商，聚眾智，合眾力，為客戶提供全面的預測性維護解決方案。思科預測性維護解決方案白皮書雖

10、然預測性維護得到了來自用戶和廠商的廠商，但在大規模應用的時候仍面臨種種挑戰。2017 思科及其子公司版權所有第4頁思科預測性維護解決方案思科預測性維護解決方案白皮書綜上所述，物聯網和大數據等新技術的出現為解決客戶預測運維方面的問題提供了可能，思科作為萬物互聯的首倡者和物聯網領域的領導者，針對預測性維護提出了如下圖的解決方案框架。從左圖可以看出，整個解決方案大致分為兩個主要部分：霧端和云端。其中，霧端，負責物聯網數據采集和本地分析。云端，大數據平臺負責對數據進行深度分析和處理。云端、霧端形成閉環，數據和信息上傳下達。詳細解釋如下：物聯網數據采集現場數據通過各種傳感器采集，經工業現場總線或網關匯總

11、，通過標準協議如 MQTT，OPC，MODBUS 等發送到 EFF，EFF 是 Edge Fog Fabric 的縮寫，它是思科最新發布的物聯網軟件產品，正如它的名字所表示的，EFF 可以安裝在思科的網關，路由器，交換機，服務器產品上，實現對現場數據的實時采集，傳輸，實時處理，并可以和后臺大數據平臺對接，對數據進行進一步的處理。EFF還擁有強大友好的用戶界面，可以方便客戶通過簡單拖拽的方式設計自己的業務邏輯和二次開發。大數據平臺對數據進行進一步分析和處理EFF 可以配置連接到NiFi（一種廣為使用的開源數據集成工具），將數據導入后臺大數據平臺。用戶可以通過 zeppelin(一種開源的所見即所

12、得的開發環境工具)或者 eclipse 編寫代碼，處理批量數據或者實時數據，構建機器學習模型，基于訓練好的機器學習模型，來進行實時的預測性分析。上層預測維護應用收到實時和歷史數據之后，按照之前設計的算法模型進行分析運算，并給出預測結果來指導企業設備的運維計劃。同時處理好的數據，可以通過 Tableau 等展示分析工具進行統計分析展示。2017 思科及其子公司版權所有第5頁思科預測性維護解決方案白皮書案例解析發那科(FANUC)零停機方案發那科(FANUC)是世界領先的數控系統生產商，其出品的機器人多年占據全球市場份額第一的地位。為了減少停機時間并提升生產效率，FANUC 與思科一起共同開發了“

13、Zero Down Time”零停機功能，ZDT 利用物聯網和大數據技術來防止意外停機。通過物聯網，將生產車間的底層設備全部連接到網絡當中，再通過云端收集和分析數據，使生產管理者能夠實時地監控和監測到現場底層設備的運行狀態，從而提高現場生產管理的水平和效率。截止2016年，ZDT 已為全球數千臺 FANUC 機器人提供了服務，其中包括了通用汽車的20余座工廠，ZDT成功地為通用汽車縮短了生產停機時間并有效地提高了設備綜合效率（OEE）。正因為此，ZDT 還榮獲了由通用汽車(GM)頒發的2016年供應商創新大獎。ZDT 通過收集機器人數據并進行分析，在機器人發生故障之前檢測到機器人機構，控制裝置

14、等方面的異常，并提醒用戶在停機發生前進行有針對的維護維修，從而避免突然停機帶來的損失，可檢測項包括：機器人機構部狀態（減速機診斷，電機力矩檢測，伺服斷電記錄等）加工處理狀態（機器人運行狀態，視覺檢測結果，焊接信息，程序修改記錄）系統狀態（報警信息，內存使用量）維護保養狀態（潤滑油，電池更換）用戶還可通過 PC、手機等移動端實時查看機器人工作狀態、生產信息、診斷信息及保養計劃。ZDT 是依托思科Cloud以及思科大數據分析平臺，并綜合思科霧計算（Fog Computing）、工業以太網、工業安全、思科現場計算 IDC（Industry Data Center）等基礎架構和系統技術的完整解決方案（

15、詳見下圖）。2017 思科及其子公司版權所有第6頁思科解決方案的優勢思科預測性維護解決方案白皮書1.數字化網絡架構(DNA)簡化物聯網設備的管理思科獨有的數字化網絡架構(DNA)具有強大的網絡流程自動化功能，再加上軟件定義接入(SD Access),大大的簡化了聯網設備的管理。比如IT管理員可以為所有聯網設備建立一個“IoT 設備”組(Group)，然后為這個組設定“不允許訪問公司機密數據”的策略，就可以避免黑客操縱勒索軟件，通過聯網設備攻擊企業的風險。一旦有新設備加入網絡，也會自動遵循這一策略。與手工操作相比，既降低了員工的負擔，也避免了人工失誤的可能。當企業擴大預測性維護的應用范圍時，比如

16、納入來自不同廠商的不同種類設備，DNA 的優勢將表現得更充分。DNA 內置的 APIC-EM 網絡控制器為每一種設備(如 A 品牌的機器人、B 品牌的數字機床)建立獨立的虛擬網絡，每家設備提供商通過自己的虛擬網絡維護自己的設備。所有虛擬網絡共用一個物理基礎網絡，但互相隔離以保證安全性。2.成熟的霧計算平臺2012年思科在業界首次提出霧計算（Fog Computing）的概念，將人們對物聯網的認識大大推進了一步。經過多年的發展，思科在霧計算領域已經構建了包括網絡連接（多款工業交換機,工業路由器,工業無線接入點)，管理平臺(Fog Director)和數據分析(霧數據服務)等的產品組合。思科整體解

17、決方案在制造、電力、智慧城市、交通物流等多個行業都有成功交付。主要行業領導廠商已將其軟件應用遷移到了思科霧計算系統上運行，包括 GE(Predix)、IBM Watson、Fanuc、Itron(Riva)、OSISoft(PI)、smartFOA（在日本市場）、Bit Stew、Davra、SK Solutions、東芝、Covacsis 等。2015年，思科與微軟、英特爾、ARM、戴爾以及普林斯頓大學等，共同成立了 OpenFog Consortium（開放霧計算聯盟），至今已經有近60個會員組織加入 OpenFog 聯盟旨在加速霧計算的采用，以解決與物聯網（IoT），人工智能，機器人，觸

18、覺互聯網以及數字化世界中的其它先進概念相關的帶寬，延遲和通信挑戰。2017年2月13日，開放霧計算聯盟發布了開放霧計算的參考架構。2017 思科及其子公司版權所有第7頁總結思科預測性維護解決方案白皮書3.綜合實力領先思科是少數擁有廣泛的合作伙伴網絡，成熟的解決方案，豐富的成功經驗，三位一體的行業應用提供商。思科已經和全球主要的自動化和信息化廠商結成了戰略合作伙伴關系。羅克韋爾，ABB，愛默生，霍尼韋爾等的解決方案中都嵌入了思科的產品。思科在中國也擁有超過3000家合作伙伴，并建立了多層次的售后服務體系。這對用戶而言，意味著更好的兼容性和穩定性，以及更快的服務速度。思科互聯設備驗證設計(Cisc

19、o Validated Design)是從大量成功的工程實踐中提煉出的最佳設計指南，可以幫助企業快速搭建出高性能，易擴展的架構。再加上思科在網絡互聯、安全、云計算上豐富的產品，就構成了成熟的預測性維護解決方案。思科的方案融合了高性能的商業軟件和成功的開源軟件，既節省了成本，便于客戶二次開發，也保證了系統的穩定和性能。在發那科、Mazak 等的成功，也證明了思科解決方案的成熟和思科駕馭大型復雜應用的能力。美國思科公司執行董事長錢伯斯先生在2014年就指出，“物聯網將是未來10年高科技行業的最大事件。讓所有的設備及應用集成起來，為線下創造新的服務，將為企業、政府和消費者帶來總量高達19萬億美元的價

20、值?！眹H知名市場分析公司 IDC 更在中國制造業物聯網市場預測，2016-2020報告中預計，到2020年中國制造業企業物聯網支出將高達1275億美元（約合8483億元人民幣），未來五年年均復合增長率為14.7%。前述全球制造企業 CEO 調查表明，預測性分析(Predictive Analytics)是最受重視的先進制造技術。由于制造企業在控制成本和提高生產率方面面臨越來越大的壓力，預測性維護已經成為企業最為關注的一個核心功能。利用預測性分析的支持，預測性維護可以防止生產中斷，為客戶提高可用性和服務水平，并有助于降低保修成本。它使制造企業能夠在問題變得嚴重和造成更大損失之前就隔離并解決維護及運營問題。欲了解更多思科制造業解決方案，請訪問：http:/ 680 680思科和思科徽標是思科和/或其附屬公司在美國和其他國家或地區的商標或注冊商標。有關思科商標的列表，請訪問此URL：