以豐田和NISSAN為代表的日本汽車制造企業(yè)是精益制造的典范，在生產(chǎn)過程管理和設(shè)備使用維護(hù)方面具有嚴(yán)格的執(zhí)行規(guī)范和持續(xù)改進(jìn)的文化機(jī)制，并且在生產(chǎn)流程監(jiān)控和質(zhì)量管理方面使用了大量的統(tǒng)計(jì)工具，確保在質(zhì)量發(fā)生偏差時(shí)能夠及時(shí)地進(jìn)行糾正。

　　這些方法在使用初期很快顯示出了巨大的價(jià)值，使產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)過程中的浪費(fèi)得到了極大的改善，也幫助日本汽車在美國市場占據(jù)了半壁江山。然而在精益制造推行到一定程度之后，這些企業(yè)開始發(fā)現(xiàn)提升的空間越來越小，一些設(shè)備的停機(jī)和產(chǎn)品的質(zhì)量問題無論如何進(jìn)行持續(xù)改善都無法完全消除，即使嚴(yán)格按照操作規(guī)范、每天對設(shè)備進(jìn)行點(diǎn)檢，定期對設(shè)備進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，依然避免不了設(shè)備故障停機(jī)的現(xiàn)象。

　　這是因?yàn)榫婀芾硭鉀Q的只是可見的問題和浪費(fèi)，在問題發(fā)生時(shí)及時(shí)地發(fā)現(xiàn)和解決，卻無法去預(yù)測和管理不可見因素造成的影響。

于是這些企業(yè)紛紛意識到大型制造系統(tǒng)及設(shè)備須更好地應(yīng)對動(dòng)態(tài)的、變化的生產(chǎn)環(huán)境和客戶需求，將固有的靜態(tài)六西格瑪管理模型改進(jìn)為動(dòng)態(tài)預(yù)測模型，從而將簡單的生產(chǎn)制造偏差評估轉(zhuǎn)化為預(yù)測型衰退評估，開發(fā)了許多可大規(guī)模應(yīng)用的在線預(yù)測分析工具。

　　以豐田公司的空氣壓縮機(jī)智能化升級為例，為了改進(jìn)離線空氣壓縮機(jī)激流現(xiàn)象規(guī)避控制的準(zhǔn)確度和效率，使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工具為激流曲線進(jìn)行建模，為入口導(dǎo)流葉片設(shè)計(jì)反饋控制，在避免壓縮機(jī)激流現(xiàn)象發(fā)生的同時(shí)盡可能靠近最佳效率區(qū)間。然而由于許多變量都與產(chǎn)生激流現(xiàn)象有關(guān)，激流曲線的確切位置很難被準(zhǔn)確定位，因此在實(shí)際操作過程中大多選擇保守的做法，使空氣壓縮機(jī)的運(yùn)行參數(shù)盡量遠(yuǎn)離激流曲線，但這卻造成了壓縮機(jī)能耗的增加。

　　為了有效解決這個(gè)問題，豐田公司引入了IMS的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法，采集了在激流和非激流狀態(tài)下的分類控制和監(jiān)控參數(shù)，利用主成分分析方法將復(fù)雜多維的數(shù)據(jù)在保留最大方差的基礎(chǔ)上進(jìn)行了降維。隨后利用支持向量機(jī)對激流和非激流狀態(tài)的數(shù)據(jù)主成分建立了分類模型，分類模型的邊界確保了激流和非激流狀態(tài)的參數(shù)之間的距離最遠(yuǎn)，因此可以作為最佳激流曲線的邊界。最終，通過驗(yàn)證的預(yù)測分析工具被集成到了壓縮機(jī)的控制系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)了具有在線激流監(jiān)控和優(yōu)化控制能力的智能壓縮機(jī)設(shè)備。

壓縮機(jī)喘振預(yù)測分析流程

　　NISSAN公司在工業(yè)機(jī)器人的健康管理方面引進(jìn)了預(yù)測分析模型。由于工業(yè)機(jī)器人被大量使用，且生產(chǎn)環(huán)境十分復(fù)雜，因此不適合安裝外部傳感器，而是使用控制器內(nèi)的監(jiān)控參數(shù)對其健康進(jìn)行分析。NISSAN的工業(yè)機(jī)器人中有相當(dāng)一部分是六軸機(jī)械臂，任何一個(gè)軸發(fā)生故障都會(huì)造成機(jī)械臂的停機(jī)。在使用伺服軸的轉(zhuǎn)速信號對機(jī)械臂的工況進(jìn)行區(qū)分后，再對每一個(gè)工況內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)（如扭矩和溫度等）建立健康評估模型，從其分析結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)在故障發(fā)生前的三個(gè)星期前就可以預(yù)測到早期故障特征。

對機(jī)械臂進(jìn)行健康預(yù)診的分析結(jié)果

　　隨后NISSAN開始在六軸伺服機(jī)械臂上推廣預(yù)測分析模型，在大量機(jī)械臂的數(shù)據(jù)被采集和分析的條件下，對不同種類和運(yùn)行工況的機(jī)械臂進(jìn)行了聚類分析，形成了一個(gè)個(gè)機(jī)械臂的“虛擬社區(qū)”，社區(qū)內(nèi)的機(jī)械臂的數(shù)據(jù)分析采用集群建模的方法，通過比較每一個(gè)機(jī)械臂與集群的差異性來判斷其處于異常的程度，并對集群內(nèi)所有機(jī)械臂的健康狀態(tài)進(jìn)行排序。

NISSAN工廠機(jī)器人健康預(yù)測分析管理系統(tǒng)

　　在對機(jī)械手臂的健康狀態(tài)進(jìn)行定量化分析之后，NISSAN對分析結(jié)果進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)化的內(nèi)容管理，建立了“虛擬工廠”的在線監(jiān)控系統(tǒng)。在“虛擬工廠”中，管理者可以從生產(chǎn)系統(tǒng)級、生產(chǎn)線級、工站級、單機(jī)級和關(guān)鍵部件級對設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行垂直立體化的管理，根據(jù)設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行維護(hù)計(jì)劃和生產(chǎn)計(jì)劃的調(diào)度。該系統(tǒng)還能夠每天生成一份健康報(bào)告，對生產(chǎn)線上所有設(shè)備的健康狀態(tài)進(jìn)行排序和統(tǒng)計(jì)分析，向設(shè)備管理人員提供每一臺(tái)設(shè)備的健康風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)和主要風(fēng)險(xiǎn)部位，這樣在日常的點(diǎn)檢中就可以做到詳略得當(dāng)，既不放過任何一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，也盡可能避免了不必要的檢查和維護(hù)工作，實(shí)現(xiàn)了從預(yù)防式維護(hù)到預(yù)測式維護(hù)的轉(zhuǎn)變。