图1 巴斯夫安特卫普一体化工厂是比利时最大的化工厂。

 
对于一个大型的一体化化工生产企业，生产设备的“健康”对保证生产顺利、安全的进行至关重要。本文介绍了BASF安特卫普工厂是如何通过实施设备状态监控进行预防性维护，以达到生产效益最大化。

位于比利时安特卫普的BASF工厂是全球第二大，比利时最大的化工厂。该工厂位于斯凯尔特河附近，是一家拥有53台生产设备和约3600名员工的大型企业。工厂生产矿物肥料、塑料、化学品和衍生品，以满足欧洲和其他地区客户的需要。

这是一个具有高集成度的一体化基地——其生产流程涉及化工生产需要的原材料、产品及用于其他化工生产中的副产品。因此生产和设备维护部门的责任重大，因为如果一个元件出现问题，将有可能导致生产中断，从而影响到下一个生产环节。

摆脱时间表维护模式

过去，工厂主要依靠基于时间表的预防性维护模式来防止设备出现故障。然而，现在看来，这种做法是低效的，且没有起到对于生产损失的预防作用——这使其成为了一种代价昂贵的战略，仅次于在设备运行发生故障后才启动紧急模式的反应措施。

几年前，工厂决定对主要资产实施状态监控的预防性维护。针对整个工厂的3000台机器阶段性地采取振动监测。当一台机器需要通过维护保养时，会由专家对这些数据进行预测。

顺畅的运行并非仅来自根据时间表来进行保养就能达到的，只要对生产力没有威胁，便允许其继续运转。然而，当振动数据表明其已经存在着某个潜在的危险时，分析师就会更深入地进行研究，以确定其性质和严重程度，以便确保维护工作可以在最方便的时间来进行。有时，我们识别到一台机器必须立即关闭，以防止工厂中的一台或者几台机器停机。

摆脱基于时间表进行维护的这种模式，可以大大节约成本，因为这样可以减少意外性设备故障的发生。

设备分析仪是关键

该项目的启动使用了来自艾默生过程管理公司的CSI2115设备分析仪。我们现在有4个分析仪，技术人员把它们带到工厂，收集泵、齿轮箱、风机、离心压缩机及其他旋转设备电机上的每个点的数据。根据一个优先权的列表，定期检查每台机器，以及优先项目列表，以确保关键的设备可以被更频繁地测试。

每台机器的测量数据都会被记录下来，然后使用艾默生AMS Suite设备管理组合上传到计算机中进行分析。这一预测性维护软件可以有效地诊断设备中可能存在的问题、发现故障的类型，并确定其确切位置。其结果不仅会在得出读数的同时描绘出这些机械设备状态的正确图像，而且还可以对未来有可能会影响设备运行的健康问题作出预测。

有时，关键的是我们能发现过去发现不了的严重性问题。如，轴承罩缺损和慢速机器中的故障所在。例如，借助我们的诊断技术，我们可以发现在干燥粉体生产过程中使用的风机之一有轴承罩缺损的现象，排除对生产的负面影响外，这足以导致风扇出现故障。当对此风扇做出检查后，就可以确认故障。操作过程中的故障可能造成二次伤害，如轴弯曲或轴承失灵等，并有可能导致至少两天的生产中断。这将导致数以百吨计的白尘粉的损失，其价值约1.45万美元，此外，还需要承担外加的紧急修理费用。由于是在故障发生前发现了问题，因此我们便能节约了一天的工作，因为一旦明确了问题所在，我们就只需要更换有缺陷的部件即可。

而现在，只需要利用现有的工具，我们的维修队伍就能提高解决机械问题的能力、分析多渠道的数据，并进行运行动挠度（ODS）分析。我们已经能够利用自己的专业知识和艾默生的技术来监视这个大工厂中广泛范围的资产，以防止问题的发生。

这仅仅是开始

我们将继续加强我们的预防性维护能力。举例来说，我们已经开始使用艾默生CSI 2130设备分析仪，它是一种先进的以线路为基础的采集仪/分析仪，可以记录振动水平和分析该领域的数据，以更快的速度进行问题检测。它可以对潜在问题进行报警，即便是在传感器正被从一台机器提升起的过程中也可以做到。然后，如果需要额外信息来进行更好的诊断，那么在采取具体的纠正行动之前，技术人员就可以立即进行更多的检测。

如果将其他来源的资料整合起来，如润滑油分析和红外成像，就能够监测到资产运行情况的真实图像，以及他们潜在的故障状况，为在将来进行更有效地主动性维护工作提供依据。