基于大數據挖掘算法的建筑企業設備管理深度融合技術

王勝勇，張益中，胡文凱

（上海隧道工程有限公司，上海市 200232）

0 引言

在建筑企業設備資產全生命周期管理的各個環節中都蘊含著海量的數據信息[1]。設備管理的各項工作與數據的產生、傳遞和應用息息相關，提高數據的交互性以及設備管理與信息數據處理技術的融合性，可以擴展數據應用范圍和提高其應用價值，最終提高設備管理工作的效率。設備管理領域海量數據的沉淀與交互、處理和應用過程中蘊含著前所未知的信息內涵和知識財富，對這些潛在數據的有效挖掘將極大促進企業運營效率的提高，實現傳統建筑行業與數據信息化的深度融合與創新。

1 實施背景

1.1 行業需求

伴隨著現代科學技術的不斷發展，建筑行業工程設備機械化程度也不斷提高。針對建筑行業設備管理中存在的各類問題與漏洞，利用規范化、科學化的手段去解決和改善，有助于提高施工生產效率、提高建筑企業核心競爭力。因此，科學化、信息化、自動化、智能化的機械設備管理技術逐漸成為建筑企業績效管理的核心重點[2]。

1.2 行業設備管理現狀

中國在2008年成立工信部，以推進信息化和工業化融合；十八大以后提出了“互聯網+”發展的新業態；2015年5月8日推出《中國制造2025》；2015年7月4日推出《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》；2016年7月27日推出《2006－2020年國家信息化發展戰略》等一系列方針政策。目前，國內建筑行業信息化水平相較于其他行業仍處于相對落后的狀態，在所有34個行業中，建筑業信息化程度僅高于農業，排名倒數第2。

目前建筑企業設備實際管理過程中主要存在如下問題：

（1）管理機構不健全，管理人員流動性大。

（2）設備資源配置不合理。

（3）機械設備安裝檢測及維保管理不規范。

（4）管理決策無數據支撐，缺乏客觀性。

（5）科學化、信息化管理手段落后。

1.3 數據挖掘技術

“數據挖掘”于20世紀80年代被提出，首先應用于人工智能領域。至20世紀90年代，數據挖掘技術在學術領域和工程項目中開始得到應用，各國科研工作者加大了對數據挖掘技術的重視程度，并不斷改進創新，如今已取得顯著成效。隨著數據挖掘技術的廣泛應用，各行各業也將數據挖掘技術應用到了實際管理過程中，以此來提升企業運行效率，增強企業管理質量，從而創造更大經濟效益。

1.4 設備管理理論發展現狀

國外設備管理理論就其歷代發展情況主要包括：蘇聯計劃預防修理制度、英國設備綜合工程學、日本全員生產維修、美國后勤工程學和瑞典預防性維修體系。其中發達國家設備管理的發展中最具代表性的是日本全員管理理論（TPM）和英國設備綜合工程學[3]。

在我國，設備管理方法主要是在總結工業生產以來設備管理工作經驗的基礎上，吸收國外先進設備管理經驗所建立的設備綜合管理方法。其具體方針是：依靠技術進步，進行生產發展，預防為主。

2 項目內涵和主要內容

2.1 總體思路

在信息技術和工業水平高速發展的今天，數據挖掘技術、大數據分析技術、控制工程、機械制造以及管理科學都取得了前所未有的進步。這使得建筑企業設備管理也開始呈現新的趨勢，對這一新趨勢的全面剖析和妥善把握將有助于建筑企業進一步提高自身設備資產管理水平，乃至提升企業整體管理效能。本次課題針對的是建筑企業設備管理創新及數據挖掘技術、深度融合技術的應用。

2.2 項目主要內容

2.2.1 數據挖掘技術輔助設備管理決策分析

在建筑企業設備管理過程中，各類設備從計劃決策、設計建造到采購驗收、運行維護直至最后處置報廢的全生命周期的管理過程中，產生和遺留下了海量、種類繁多的非結構化數據信息[4]。通過數據清理、數據變換、建立挖掘算法、模式評估、數據展示等一系列過程的轉換，數據挖掘技術可以將隱藏于數據中、具有潛在價值的信息不斷挖掘并展現出來。將這些挖掘出的價值信息運用于建筑企業后續設備管理決策過程中，將幫助企業把握建筑機械設備未來發展趨勢、發掘建筑機械管理與工程項目質量、安全、進度控制的內在關聯，為設備管理信息化、科學化發展奠定堅實基礎。

數據挖掘輔助管理決策概念圖見圖1。

2.2.2 建筑企業設備管理與數據信息化技術深度融合

在建筑企業設備管理過程中，將設備管理與數據信息技術進行深度融合，就是應用信息技術特別是以云計算、大數據、物聯網等現代信息技術手段來改變傳統的設備管理模式，提高設備管理效率，降低管理成本，創新管理體系；通過實體設備管理與虛擬數據管理的融合，打破傳統管理理念的束縛，為企業可持續發展探索新的路徑[5]。

圖1 數據挖掘輔助管理決策概念圖

2.2.3 設備全壽命周期經濟效益最優化

建筑企業標準設備全壽命周期費用主要包括設備生命各階段的費用總和，包括設計制造費用、采購驗收費用、運行維持費用、維修保養費用和報廢處置費用等。其中每個階段的費用成本又包含了各類費用，以運行維持費用為例，主要包括培訓費、人員費用（操作、輔助人員）、動力費、水費、環境調節費等。

利用對標準設備全壽命周期費用歷史數據的統計分析和趨勢預測，可準確把握各類設備的經濟壽命周期情況，避免在設備壽命的后期，因設備故障頻發而出現損失急劇增加的問題。動態分析可使設備在運行期最適宜的周期內年均費用最低，保證設備全壽命周期經濟效益最優化。

設備全壽命周期集成數據信息流程圖見圖2。

圖2 設備全壽命周期集成數據信息流程圖

2.2.4 狀態監測及預知性維護技術

設備狀態監測技術是指通過監測設備的各類參數，與設備廠商提供的數據進行比較，由此判斷分析設備運行狀態，對設備可能出現的故障做出早期預測、分析診斷和排查，力爭將事故消滅在萌芽狀態。通過該技術的應用，可以有效降低設備故障停機時間，提高設備完好率和利用率。

設備運行維保監測、診斷、預知維護流程圖見圖3。

圖3 設備運行維保監測、診斷、預知維護流程圖

設備的預知維修管理是現代企業設備資產管理的發展趨勢，在有效降低設備故障率的同時，預知維修技術還降低了設備維修成本。通過狀態監測技術和故障診斷技術的應用，改變了原有的維修體制，節省了大量維修費用，使“事后維修”、“計劃維修”逐步向“預知維修”轉變，使設備保持在最佳狀態下正常運行。

3 項目實施內容

3.1 建筑企業設備需求性趨勢預測技術

通過時間序列分析，可以根據逐月整體項目設備需求量變化發展的連續規律性，對資產管理系統中累積的歷史數據進行統計分析，進一步推測未來的發展趨勢。

以建筑機械中典型的履帶式起重機為例，通過對歷史數據的趨勢性、周期性分析，利用加權序時平均數法、移動平均法、加權移動平均法、指數平滑法、季節性趨勢預測法、市場壽命周期預測法等時間序列預測法，對未來短、中、長期履帶式起重機需求總量進行預測。所預測的設備需求趨勢預測分析曲線圖見圖4。

圖4 設備需求趨勢預測分析曲線圖

從圖4可以看出，模擬預測模型可有效捕捉到各階段的峰值，擬合值與實際觀測值基本重合。

3.2 建筑企業標準設備狀態監控及預知性維修技術

建筑企業設備維修主要以故障后的被動維修（修復性維修）和故障前經驗性的主動維修（預防性維修）為主。而預知性維修是一種故障前科學性的主動維修，它是以“狀態預測、科學管理、超前維修”為中心思想，以設備的歷史運行狀態為維修依據。在設備運行過程中，對其關鍵部位進行定期或連續的狀態監測與故障診斷，以此來掌握和分析設備的實時狀態，并預測其后續狀態的發展趨勢，通過積累的運行和故障數據分析，可總結歸納設備的故障模式和可能發生的概率，預先制定相應的預知性維修計劃，確定設備停機檢修時間、檢修內容、檢修方式和配套的人員、技術和物資需求。

通過數據遠程在線監控技術，可以對日常設備運行維保過程中，設備各關鍵系統部件中發現的故障進行匯總診斷，并配合其維修及保養情況，預測后續設備狀態和故障發生部位，為制定預知性維護計劃提供可靠依據。

3.3 標準設備全壽命周期經濟壽命管理技術

設備全生命周期費用中基建期一次性投入費用包括設計、建造、采購、驗收費用等，隨著設備后續使用年限的增加。將設備前期投入費用分攤至每年，則年平均費用將隨著設備使用壽命的增加不斷遞減。同時隨著設備使用年限的增長，設備的有形磨損和無形磨損逐年遞增，導致其運行過程中的運維費用（包括人員、材料、動力、養護、維修、環境費用等）呈指數型遞增。通過統計設備逐年降低的年均投入費用和實際運行過程中逐年遞增的運維費用，可有效擬合該設備實際使用成本曲線。以100 t履帶式起重機為例的設備全壽命周期經濟壽命分析對比曲線見圖5和表1。

圖5 設備全壽命周期經濟壽命分析對比曲線圖

3.4 建筑企業非標設備故障診斷及預防性維護技術

上海隧道工程有限公司作為以地下施工為主的建筑企業，其主要非標設備為盾構掘進設備。盾構掘進設備集機、電、液、氣和PLC系統為一體，任一系統的單機設備故障甚至單個零件的損壞都可能導致整機停機，不僅將造成工程項目的巨大經濟損失，甚至可能造成重大的工程風險隱患。采用常用的故障維修和計劃性維修，無法滿足盾構設備管控的現實需求。為了能夠準確監測設備是否存在故障隱患、故障位置、故障模式，預測設備可能出現的故障概率和風險等級，提前進行設備預知性維修，能夠有效避免設備發生突發故障，造成不可挽回的損失。為此提出非標核心數據庫概念，見圖6。

表1 100 t履帶式起重機經濟壽命分析

圖6 非標核心數據庫概念圖

3.5 建筑企業關鍵備件管控技術

通過數據挖掘和信息共享技術，能夠有效識別各類設備的關鍵備件信息，建立完整的關鍵備件庫，對關鍵備件的歷史存儲、采購及使用數據進行全面分析建模，提高關鍵備件的使用和管理效率，避免由于備件管理不到位造成項目無法正常運行的情況。

建筑企業關鍵備件管控系統主要分為5個大的模塊：庫存管理模塊、統計查詢模塊、基礎信息模塊、系統管理模塊、系統消息公告。其中主要管控技術體現于利用射頻識別技術（RFID）替代了原有的手工錄入模式，設備出入庫及借用均可自動生成單號統計，同時可動態監控備件庫存情況，通過備件聚類分析（連續穩定需求、間隔穩定需求、連續波動需求、隨機需求），預測和制定備件警戒庫存量，當庫存達到下限警戒值時進行預警，提醒管理人員進行關注和處理。

4 實施效果

本課題成果的成功推廣與應用實現了對原有設備管理模式的更替和突破，借助新興的智能化、信息化技術以及先進的設備管理理念的深度融合，上海隧道工程有限公司在建筑行業設備管理領域取得了以下成果：

（1）確定了標準設備及非標設備預知性維護機制。通過信息化手段和智能化手段實現對設備狀態的連續監測，并利用數據挖掘技術和數據分析形成狀態參考數據庫，對設備狀態進行識別，利用故障診斷技術和狀態趨勢預測技術提前制定設備檢修計劃，確定重點監測維修部位并進行超前維護，從而形成了一整套完善的設備預知性維護機制。

（2）建立了建筑企業設備關鍵備件管控體系。利用“互聯網+”及“大數據分析”的方法，開發專業備件管控系統，對重要設備關鍵部件進行全生命周期的管理以及以此為基礎的信息匯總分析，建立科學的部件管理體系，提高系統部件的管理效率，為工程項目的順利實施打下了良好的基礎。

（3）實現了建筑設備管理與數據信息技術的深度融合。通過本課題項目的成功應用，實現了將建筑業設備管理體系與數據信息化技術的深度融合，應用數據挖掘技術特別是以數據清洗、數據預處理、數據建模、數據呈現等數據挖掘技術手段來改變傳統的設備管理模式，提高設備管理效率，降低管理成本，創新管理手段，通過實體設備管理與虛擬數據管理的融合，打破傳統管理理念的束縛，為企業可持續發展拓展了新的方向。

（4）創新了設備全壽命周期績效管理模式。

5 結語

本課題成果的成功應用，為建筑企業設備全生命周期經濟效益最優化目標提供了量化測算方案和計算模型，使企業對設備更新投入的決策有了可靠和客觀的參考依據。

自2017年本課題成功推廣應用以來，據統計累計為企業設備管理投入降本增效近3.2億元人民幣，有效保障了主要施工設備完好率達99%以上，施工設備利用率達75%以上，達到建筑企業先進水平。

本課題具有定位高、難度大、任務重、工作扎實、成果豐碩的特點。所提出的建筑設備管理與數據信息技術的深度融合理念得到了充分體現，包括理論成果、實踐成果等方面的研究成果豐富，出色完成了研究任務，其成果具有較高的推廣價值。