石油圈
来自挪威的行业专家在研究数字化和大数据如何有助于降低维护成本
编译丨蒙苏
每年，石油、天然气和石化公司在维护设备方面投资数十亿美元。这笔钱不敢不花，因为设备故障是造成重大生产损失的主要原因。比如，刚刚发布第三季度财报的Transocean Ltd.，三季度运营和维护费用为4.47亿美元。
既然在维护上大量投入，为什么由于设备故障导致的损失还是层出不穷?
在石油和天然气工业中，高达40%的净运营成本用于计划和计划外的维护。维修操作不成功的主要原因是，传统的例行维护基于服务时间，而不是实际需求，尽管70-90%的故障与设备的老化无关。
这样一来，相当多的金钱和精力都花在了本来运行良好的设备上。它没有解决20%设备往往导致80%问题的现实。以“安全”为名，维护费用一涨再涨。
更糟糕的是，多达40%的生产损失归因于可预防的操作员错误，这可能占一家典型工厂总生产能力的1-2%。由于更多的维护意味着更多人参与，过度维护可能导致生产流程并不可靠。
然而，在数字化的帮助下，石化行业现在可以开始着手解决这个问题，转向基于条件和预测的维护，靠数字化来精准维护，减小损失。
新技术释放机会
数字化技术可以应用于方方面面。今天的进步为资产监控提供了机会，而这在几年前是不存在的。受数字设备消费增长的推动，传感器价格在过去10年大幅下降。与此同时，安全的云数据存储解决方案已经成为可能，无线网络技术现在能够提供高达1GB/sec的数据速度。将所有这些结合在一起，计算机处理能力现在已经足够处理正在生成的数据的PB级别。
使用这些技术，传感器可以安装到需要监视的组件上。数据可以被处理，服务团队可以根据实际需求提醒需要解决的问题，而不是因为时长就要维护设备。
设备可以在故障发生前进行维修。这样可以减少停机时间，降低成本，提高安全性。事实上，良好的数字化维护已被证明可以减少15-40%的实际维护成本。使用前面提到的在计划和非计划维护中净运营成本为40%的数据，并假设通过数字化使维护成本减少30%，这意味着总运营成本减少了12%。
在运行过程中故障的数量也可以减少90%以上，并提高2-3%的工厂可用性。事实上，正常运行时间的微小改善最终可能成为提高收益的最大贡献者。
仅看对维护工作的影响，实现一个数字维护系统，包括购买所需的传感器技术，通常在一年内就能收回成本。
☝ 对关键资产进行远程监控，以识别未决故障
数字化维护适合哪些情况？
但数字化的预测性维护不能应用到每一个设备。如果有备品备件，对生产没有重大影响的低价值产品应该运行到故障状态。因为出错的代价要远远小于数字化的投资。
对于危及生产的关键业务设备，其维护选择取决于预测问题的能力，以及故障第一次指示到功能故障之间的时间(称为“P-F间隔”)是否有意义。
如果P-F间隔太短而不能采取行动，或者没有方法或仪器来识别发生故障，则建议按照制造商的指导方针进行传统的基于时间的预防性维护。
在所有其他情况下，应该选择基于条件或基于预测的维护，以最大化性能和最小化成本。采用传感器对故障模式进行远程监控，并进行专门的分析，分析设备本身和环境，以寻找驱动维护工作的线索。
在基于条件的维护中，当设备表明需要维修时，就会进行干预。压降可能表示需要更换过滤器；这个信号将驱动维护活动，而不管手册上怎么说滤波器频率的变化。
基于预测的维护更进一步。分析了设备内部和外部的数据，以及如上所述的降解过程模型，以预测故障。如果一个电机轴承开始振动，在一定的工艺参数和温度波动下，这可能意味着它的剩余寿命是3周。在这种情况下，可以在两周内采取行动，仍然可以避免故障。
☝ 数字化维护可以降低12%的运营成本，提高2-3%的使用率
员工与数字生态系统的关系
只是用上数字化的技术去维修是不够的，思想意识的转变是必须的。如果引进新技术而不改变劳动力的运作方式使用它，不太可能实现技术的全部潜力。
常规和被动的习惯必须让位于主动作为。员工需要信任新数字生态系统提供的数据，并相应地调整他们的工作流程。员工和数据必须相互补充。
Wacker Chemie通过对关键性能指标的持续监控和可视化，使用一种支持远程服务的交付系统来改进生产，并允许进行预测维护。通过跟踪其巴伐利亚酮裂解厂的100多个控制回路，它可以更有效地进行维护，每年节省35天的分析时间，并减少20%的操作成本。
另一家化学品公司正在其旋转机械上安装无线传感器，以优化工厂的6万资产，该工厂80%的问题都是由这种设备引起的。通过了解什么会发生故障，以及什么时候会发生故障，预测性的维护活动可以减少意外故障，从而提高生产效率，降低运营成本。
除了在必要时进行干预外，还可以通过非侵入性检查(NII)实现进一步的成本节约。NII利用最近技术进步和对恶化机制的理解来识别或确认腐蚀等问题，而不考虑员工将自己置身于有毒、能见度低的区域以及操作人员进行不必要的停产所带来的安全和成本影响。这种测试的非侵入性也将可能产生新问题的血管扰动降至最低。
通过基于条件的监视，维护人员可以将他们的时间花在增加业务价值的任务上，而不是花在可能不会导致任何结果并可能带来新问题的检查上。
数字化带来的一种基于条件的预测性维修方法提供了许多好处：
☛ 更高的正常运行时间
☛ 减少维修和维护费用
☛ 延长设备寿命
☛ 资产回报率更高，盈利能力更强
☛ 更好地计划和执行工厂和业务流程
☛ 在设备维护和性能方面加强跨地点、工程学科和组织层面的合作
☛ 优化维修工作单
☛ 更容易和更有效的根源分析
☛ 健康和安全改善
忽视数字化的代价
维修费用可以是直接的，也可以是间接的。直接成本包括支付给雇员和承包商的费用，以及与保留备件和工具有关的费用。间接成本通常代表较高的成本因素，包括生产损失的机会成本、实际生产费用的增加和质量的降低。
在重大安全事故中，间接成本可能非常高，比如彻底摧毁一座工厂，严重破坏环境，甚至死亡。这样的事件往往是由多个安全问题引起的，每一个都可能是无关紧要的，从而导致无法控制的灾难。如果系统不能执行正确的操作或操作人员不能对关键事件做出正确的响应，就会出现这些极端负面的结果。
一个数字化的维修系统将解决维修的直接成本。然而，更重要的是间接降低成本的好处，以及从长远来看，避免重大安全事故的发生。对于那些选择忽视数字化优势的人来说，最终的代价可能是巨大的。
通过采用数字化维护，运营商可以提高效率，并抵消持续低油价的挑战。有了这个模型，干预就在正确的时间，采取正确的措施。功能齐全的设备不需要不必要的维护或更换。故障在发生之前就被识别出来了。避免不必要的维护可能带来的新故障。
一个只在需要时介入的维护组织，可能代表了未来油气行业的需要。
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