在現代千變萬化的市場中，工業組織需要面對不斷增長的競爭與經濟風險。但能夠驅動差異性與獲益的關鍵工具卻很少。

這些趨勢也成了工業公司轉向數位化的主因。透過即時擷取與分析營運資產資料，製造商可對識別出的風險進行評估並採取動作，從而取得大幅優勢，以降低成本、改善品質，並提高生產能力。

Polinter 是一間生產聚乙烯的石化公司，他們透過採取這樣的作法，取得了優異的成果。他們在四個大型廠區部署包括條件式維修等資產效能管理系統，獲得以下成果：

• 預防性維護活動增加了百分之 25，最佳化維護成本
• 反應式維護活動減少了百分之 14，縮短停機時間
• 機器可用度改善，在三年期間提供了 370 萬美元的額外收益

如 Polinter 所展示的，透過導入預測式分析，可提供即時的資產維護，相較於傳統以時間或排程為基礎的活動來說，可帶來大幅的效率與優勢增長。雖然資產管理已經不是新的概念，但面對大量湧入的工業資料，人們需要全新的方法，才能把握並運用快速成長的資料可用度。

想想現代使用的龐大工業設備數量：如石油鑽井平台、管線和風車等大型資產，以及幫浦、閥門，還有過濾機組等較小型，比較不容易直接看到的資產。不僅有數以千計的資產正在運作，它們也十分複雜，同時部署在多種不同的地理位置與環境中，並具有多樣的運作參數。

因此需要完整透徹的資產策略，才能運用預測式分析，取得最高的效能/價格比，並確保掌握優勢。

這需要進行風險評估，以判斷對實現產品目標最為關鍵的資產，並對潛在的財務、安全性，以及環境影響具有最大的風險。在有效率的部署前，組織需要先判斷哪些設備要著重於預測式分析，以及在故障時會發生哪些風險。

高價值與高風險的交叉路口

GE Digital 與 Polinter 等企業合作，透過他們的 APM Health 解決方案，讓營運商能為高價值、高風險的資產部署遠端診斷功能與預測式分析技術。

「廣泛來說，我們運用預測性技術，針對可能導致停機的潛在故障提早發出警告，無論是兩天、兩個月，或是兩年，資料的內容能讓您知道將會發生問題，」GE Digital 產品策略部門副總裁 Joe Nichols 說。

「透過運用風險評估技術，我們能判斷要收集哪些資料和運用哪些分析功能，以得知是否有潛在的故障風險。一旦識別出風險，系統會自動建議最合適的矯正動作以避免故障，可能是透過進一步檢查、調整運作方式，或進行維護等。」

GE Digital 運用「數位雙胞胎 (Digital Twins)」技術，透過合適的資料打造精確的資產模型，以運用分析技術和規則，並提出建議，這些都有助於推動效率更高的資產管理方法，並實現業務目標。

數位雙胞胎的概念已經在業界運用超過 30 年。舉例來說，NASA 從數十年前起，便在太空船上執行複雜的模擬。現在，這個概念也回到了物聯網應用的聚光燈下。事實上，Gartner 最近將此技術列為 2019 年的前 10 名策略趨勢之一。

「我們判斷哪一種資產最為關鍵，並透過我們所收集的資料，決定最合適的分析技術，」Nichols 說： 「這些資料可經過分析並快速採取動作，以應對更多的基本挑戰，也可搭配為數位雙胞胎，作為高度結構化的資產虛擬再現，可持續監控，並為潛在故障提供預警。」

APM Health 解決方案會擷取並分析流入的資料，並與風險模型比較。系統會即時執行從簡易到多變量的分析常式，以識別並建議動作。

預防性維護的成功要素

APM Health 解決方案結合了三個要素 — Predix Essentials、Health Manager，以及 Rounds。

Predix Essentials 是管理模型與資產健康度的基礎平台功能集合。它負責收集、整合，並標準化資產資料，以通用的方式針對此資訊查看、分析，並建議行動。

系統透過三種方式收集資產資料：歷史資料、邊緣，以及操作者直接輸入。歷史資料會抓取並儲存設備資訊，同時 Predix Edge 技術會透過連接至機器的感應器直接收集資料。操作者可透過對資產的觀察或互動直接輸入資料。可使用一或多種方法，以取得資料並傳輸至應用程式。

Health Manager 運用經過匯總的資料，判斷並即時回報機器在運作環境中的狀態。它能透過計算測量指標偵測異常問題，並帶動以規則為基礎的例外。並支援持續監視，亦可透過循環與校正管理，進行間斷或週期間監視，如圖 1 所示。

「根據所匯集的資料及我們的預測式分析能力，Health Manager 可提供一個單一位置，讓您瞭解哪些資產正在正確運作，以及並未正確運作的原因。」Nichols 說： 「系統會以端對端程序，提供可恢復資產健康度的動作建議，提供資料的意義，並使資料發揮用處。」

Rounds 是一個行動應用程式，讓人員能在現場運用 Predix APM。它可將設備策略遠端整合至日常營運與監控程式內，促成資產效能的效率進化。

雖然許多現場資產具有感應器，以自動傳輸資料，但有很大一部份沒有具備此功能。設備需要人力介入才能與機器直接互動，以觀察、偵測，以及評估目前狀況。Rounds 提供結構化的程序，透過風險與情況評估引導現場人員，並在機器的當地位置精確收集資料。

應用程式所收集到的資料可即時傳輸至後端系統。離線時，資料會儲存在行動裝置內，連線後便會傳輸至 Predix Essentials 和 Health Management 工具（圖 2）。

減少廠區的停機時間

Intel^® 與 GE Digital 的合作不僅止於技術整合。這兩間企業攜手，在 Intel 半導體工廠的風機過濾機組 (FFU) 部署了 APM 解決方案。

在這樣的製程環境中，FFU 是極為關鍵的資產，對系統故障的操作影響極大。污染問題可能會導致產線停機和產品受損等多種狀況。

Intel 能改善廠區營運，獲得更優異的能源效率、預測能力、產量，以及工作人員的生產力。透過在偵測到潛在的故障時訂購更換零件，並在發生故障前主動更換，將 FFU 的運作時間提高了超過百分之 97。

最終來看，相較於傳統的手動偵測程序，Intel 將排程外的停機時間降低了百分之 300。這樣的部署展示了在半導體製造業內，透過運用邊緣運算與雲端技術的工業物聯網預測性維護解決方案，能獲得什麼樣的投資報酬率 (ROI) 潛力。

APM Health 解決方案針對 Intel 技術最佳化，提供使 GE Digital 得以從邊緣到雲端提供端對端解決方案的架構。APM Health 是廣泛的 Predix 產品系列成員，除了可獨立部署，亦可在客戶需求成長時增加額外的產品。

Nichols 總結道：「我們與 Intel 的合作是最好的實例，展示出我們能如何結合優異的技術、資產管理最佳實作，以及半導體領域的專業，提供極為有利的預測分析能力，並解決各式各樣的客戶挑戰。」