要因模型在物流分揀系統(tǒng)設備運行管理中的應用

宋紅文 胡曉峰 李茂波 楊 蝶 張衛(wèi)東

(1. 西南科技大學制造科學與工程學院 四川綿陽 621010； 2. 成都誠至誠商務物流有限責任公司 四川成都 610051；3. 西南科技大學計算機科學與技術學院 四川綿陽 621010)

如今越來越多的商業(yè)系統(tǒng)物流倉儲、分揀作業(yè)逐漸從傳統(tǒng)的人工作業(yè)方式轉變?yōu)闄C械自動化設備作業(yè)。物流設備管理已經(jīng)成為物流公司精益管理的重要組成部分，特別是物流作業(yè)中的關鍵節(jié)點設備，其穩(wěn)定運行與否將直接影響物流作業(yè)效率。成都誠至誠商務物流有限責任公司共有設備數(shù)量667臺，按照物流功能環(huán)節(jié)，分為倉儲、緩存、分揀三大區(qū)域，日均分揀商品20余萬件，日均分揀工作時間10 h。設備運維管理系統(tǒng)是分揀作業(yè)正常工作的保障，常規(guī)的設備運維管理系統(tǒng)記錄資產(chǎn)、安排和跟蹤維護任務并保存他們執(zhí)行的工作的歷史記錄。

現(xiàn)代智能方法在設備故障診斷技術中得到了廣泛應用，設備狀態(tài)的智能監(jiān)測和故障診斷將是故障診斷技術的最終目標[1]。朱志遠分析了紅外線診斷技術的具體使用，能夠檢測溫度異常的變壓器故障[2]。徐志霞通過研發(fā)專用的傳感器，監(jiān)測車站聯(lián)鎖設備狀態(tài)，采用人工智能方法，分解為信號狀態(tài)信息、區(qū)段狀態(tài)信息、道岔狀態(tài)信息，然后將其顯示在人機界面上[3]。効迎春等通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)對電機軸承的故障診斷[4]。余達在Matlab/Simulink平臺上對風力發(fā)電機和風電場進行建模，產(chǎn)生各種類型的故障信號，進而為后續(xù)的特征提取和故障診斷方法開發(fā)提供合理、充足的數(shù)據(jù)[5]。程旭基于最小熵解卷積的信號分析方法研究滾動軸承故障失效[6]。李海偉首先分析變電站內絕緣子串、避雷器、斷路器、CT、CVT、變壓器高壓套管和隔離開關幾類關鍵設備的結構、故障類型和紅外熱像圖特征，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法實現(xiàn)設備故障的識別[7]。張芳以維修費用為性能評價指標、以設備可靠性為約束條件建立了多目標優(yōu)化預防性維修周期模型[8]。20世紀90年代，美軍在聯(lián)合攻擊戰(zhàn)斗機(Joint Strike Fighter，簡稱JSF)項目中提出了視情維修(Condition Based Maintenance，簡稱CBM)。視情維修過程包括設備數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)監(jiān)測與評估、故障診斷、故障預測(狀態(tài)預測)和維修決策(決策支持)等環(huán)節(jié)[9]。

本文所述的倉儲、分揀設備系自主研發(fā)，非標設備較多，單臺設備價格相對不高，采用傳感器監(jiān)控設備運行狀態(tài)以預測設備狀態(tài)或者采用預防維修，容易造成過度維修的情況，從而增加維護成本。倉儲、分揀作業(yè)是一個流水線作業(yè)過程，很多節(jié)點設備的故障將會造成整個生產(chǎn)線的停機，所以，設備運維管理系統(tǒng)能夠通過前期設備運維數(shù)據(jù)統(tǒng)計，結合專家知識庫，在不增加成本的前提下，降低倉儲、分揀生產(chǎn)線停機率。

1 要因模型

要因模型設計的主要內容包括以下兩點：一是基于德爾菲法的專家知識庫構成，其作用是確定物流關鍵節(jié)點設備；二是維修要素確定，通過計算、試驗、檢測手段確定維修要素，重新選型或者改造，從而降低該設備的故障頻率。

1.1 專家知識庫

運用德爾菲法構建專家知識庫，邀請包括物流師、設備工程師、分揀上位調度等涉及倉儲、分揀系統(tǒng)的專家，基于可操作性和全面性，由專家列出多個影響維修的分類項，各個專家獨立打分，采用去掉每組分值的最大值和最小值，其余求平均為項目權重值，如圖1所示，得到知識庫的表項目及其權重值。以停機影響為例，停機造成的加班成本、用電成本、損失成本由權重值表示。

1.2 確定維修要素

維修要素是導致分揀設備停機的設備故障。由圖1可知，通過導入歷史維修數(shù)據(jù)以及實時維修數(shù)據(jù)后，按照專家知識庫綜合考慮故障頻率、停機影響和維修成本因素，能夠計算每一臺設備總分，總分最高的設備就是目前停機影響最大的設備，是需要優(yōu)先解決的故障。當找到關鍵的需要優(yōu)先解決的設備故障后，針對標準的設備或者非標設備及設備工作狀態(tài)變化等情況，組織物流專家、設備專家、電氣工程師、結構工程師、維修工人通過計算、實驗、檢測等方法確認維修要素，通過維修要素的確定，以降低故障率為標準，重新設計或者重新選型，使該設備的故障頻率下降，總分也將降低。工作原理如圖2所示。

圖1 物流系統(tǒng)關鍵節(jié)點設備專家知識庫分類權重

圖2 要因模型工作流程圖

2 要因模型實現(xiàn)與分析

設備管理需要保證分揀設備的正常運行，所以設備故障造成的分揀設備停機時間是最重要的考核指標，在本項目開展之前，分揀設備停機時間如表1所示，3個月基本穩(wěn)定在8 h/百萬件的水平。

表1 分揀設備故障停機時間

2.1 找出關鍵設備

通過最近3個月的維修數(shù)據(jù)統(tǒng)計，如圖3所示，升降輸送機的總分值最大，是87分，是目前最需要維修的關鍵設備。其它的數(shù)據(jù)也表明升降運送機導致的分揀設備停機時間最長。

圖3 設備停機時間統(tǒng)計

2.2 分析影響設備運行的關鍵因素

組織了設備主管、結構工程師、電氣工程師、維修工、操作工現(xiàn)場通過對升降輸送機的故障原因進行分析，以機構為單位采用列表法排列故障原因，以翻轉輥筒機構為例，列出了12條故障因素，見表2。通過計算、試驗、檢測等手段，排除非關鍵因素。如圖4，通過檢測，在光標A處取值，軸承內圈損傷沖擊加速度為-0.5906g，超出標準值±0.4g的范圍，故判斷內圈不合格。通過計算，選用更大型號的軸承，并設計加工對應的滾軸等部件，能夠滿足使用的需求。新軸承正常運行2周后，檢測如圖5所示，在光標A、光標B處取值，軸承內圈損傷沖擊加速度為分別為-0.1582g和-0.07861g，小于標準值，故判斷內圈合格。

圖4 軸承內圈震動檢測不合格圖

圖5 軸承內圈震動檢測合格圖

表2 設備關鍵因素分析表

2.3 運行與分析

經(jīng)過改造后，分揀設備的停機時間明顯下降，經(jīng)過 3個月的穩(wěn)定運行，停機時間由8 h/百萬件下降到5.2 h/百萬件(如表3所示)；升降輸送機的故障時間由4 h/百萬件下降到2.24 h/百萬件；升降輸送機的翻轉輥筒機構，故障時間由1.8 h/百萬件下降到0.28 h/百萬件。

表3 改造后分揀設備故障停機時間

3 結論

針對成都誠至誠商務物流有限責任公司分揀系統(tǒng)自主非標設備多的情況，運用要因模型，采用專家知識庫的方法給設備的運行狀態(tài)打分，找出影響分揀設備停機的關鍵設備，通過計算、試驗、檢測手段確定設備維修要素并給出新的選型或者設計。該方法在有限的維修人員、維修經(jīng)費的情況下，最大限度降低了分揀設備停機時間，從而提升了效率。本文研究成果對于其他物流分揀系統(tǒng)的維修管理有較好的借鑒意義。