石化業數位轉型，研華 iFactory PHM 方案實現關鍵設備預測性維護

簡介

石化工廠建設時間多為十年至二十年以上，考量成本或製成因素，設備未定時汰舊換新的狀況屢見不鮮。石化工廠公安事件中，機械設備故障為重要原因之一，例如泵浦、壓縮機未正常運轉，造成高度易燃性之燃料油或循換氣外洩，進而引發爆炸事件，一旦發生具有高腐蝕、高毒性的原料與產物將對人員與環境造成嚴重損失。

案例需求

石化產業生產特性多為長時間連續製程，不易臨時停車檢修。依靠密集人力定期巡檢除耗時耗力之外，考慮到根據個人經驗檢驗結果經常因人而異，無法保證每次巡檢皆可準確判斷設備狀態是否處於良好運行狀態。因此，如何讓馬達、泵浦、空壓機、鼓風機穩定、可靠的運作，則需要 PHM-embedded 之預測維護系統解決以下問題：

• 在多為連續製程的狀況下，一旦發生意外停機，常對生產線造成廣大複雜影響，需要花費長時間恢復生產，且大批產品品質也會出現問題。
• 廠務設備分佈廣，當沒有足夠設備資訊提供維修人員參考時，維修人員也經常需要耗費大量時間在緊急情況下來回確認。
• 工廠內部經常有大量供應水、電、氣等等多樣複雜的廠務設備，包含馬達、泵浦、減速壓、空壓機、鼓風機等，確保巡檢人員熟悉各項設備並準確判斷有一定難度。

專案導入

• IFS-PHM-MIC770W5A：iFactory Edge 設備預測性維護系統。
• iFactory PHM I.App：iFactory 設備健康預診斷服務軟體。
• WISE-2410：LoRaWAN 無線振動感測器，IP66、支援寬溫 -20~85°C。
• WISE-6610：LoRaWAN 8 通道閘道 AS 923 MHz - 支援 100 個節點。

系統敘述

由研華iFactory開發的 PHM/Rotating Machine SRP，針對產業應用情境開發完整軟硬體整合系統，提供預訓練完成的設備診斷模型，在完成現場無線感測器安裝並收集1-2週數據後，即可快速建立設備AI健康模型，在設備健康狀態衰退達早期標準時，準確偵測並提前預警。   

此外，AI 模型亦提供設備衰退程度監測與未來7天預測資訊，比對設備相較於檢康狀態時之衰退程度，透過客觀準確方法，將專業人員經驗內化為 AI 指標，以便現場維護人員及早因應。

結論

研華 iFactory PHM/Rotating Machine SRP 不需複雜的案場導入流程，維持設備正常運行即可收集設備健康資訊的方案，符合連續生產行業無法隨意停線的需求。除了幫助現場人員了解設備現況外，透明化設備未來健康狀態的趨勢變化，更有助於維運人員提早進行維修保養相關的準備工作，也減少重複性來回巡檢造成的人力資源浪費，使專業的技術人員可更專注本職工作，在企業發展和轉型中持續擔任關鍵角色。

“ 因設備保養不確實造成的生產和安全的風險是石化產業最關注的問題，研華 iFactory 針對廠務旋轉類型設備所開發的 PHM 預測性維護解決方案，保證了生產穩定性並降低事故發生機率，確保廠區可高效且穩定的運作。”  -  知名石化廠 資深經理

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