要因模型在物流分揀系統設備運行管理中的應用

宋紅文 胡曉峰 李茂波 楊 蝶 張衛東

(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系統物流倉儲、分揀作業逐漸從傳統的人工作業方式轉變為機械自動化設備作業。物流設備管理已經成為物流公司精益管理的重要組成部分，特別是物流作業中的關鍵節點設備，其穩定運行與否將直接影響物流作業效率。成都誠至誠商務物流有限責任公司共有設備數量667臺，按照物流功能環節，分為倉儲、緩存、分揀三大區域，日均分揀商品20余萬件，日均分揀工作時間10 h。設備運維管理系統是分揀作業正常工作的保障，常規的設備運維管理系統記錄資產、安排和跟蹤維護任務并保存他們執行的工作的歷史記錄。

現代智能方法在設備故障診斷技術中得到了廣泛應用，設備狀態的智能監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]。徐志霞通過研發專用的傳感器，監測車站聯鎖設備狀態，采用人工智能方法，分解為信號狀態信息、區段狀態信息、道岔狀態信息，然后將其顯示在人機界面上[3]。効迎春等通過RBF神經網絡實現對電機軸承的故障診斷[4]。余達在Matlab/Simulink平臺上對風力發電機和風電場進行建模，產生各種類型的故障信號，進而為后續的特征提取和故障診斷方法開發提供合理、充足的數據[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神經網絡方法實現設備故障的識別[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化預防性維修周期模型[8]。20世紀90年代，美軍在聯合攻擊戰斗機(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據采集、狀態監測與評估、故障診斷、故障預測(狀態預測)和維修決策(決策支持)等環節[9]。

本文所述的倉儲、分揀設備系自主研發，非標設備較多，單臺設備價格相對不高，采用傳感器監控設備運行狀態以預測設備狀態或者采用預防維修，容易造成過度維修的情況，從而增加維護成本。倉儲、分揀作業是一個流水線作業過程，很多節點設備的故障將會造成整個生產線的停機，所以，設備運維管理系統能夠通過前期設備運維數據統計，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據以及實時維修數據后，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，是需要優先解決的故障。當找到關鍵的需要優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 物流系統關鍵節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個月的維修數據統計，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。其它的數據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

經過改造后，分揀設備的停機時間明顯下降，經過 3個月的穩定運行，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的維修管理有較好的借鑒意義。