設備智能運維在軌道裝備制造業的探索與實踐

倪寶成

（中車南京浦鎮車輛有限公司，江蘇 南京 210031）

設備智能運維是伴隨著互聯網、大數據、信息化的快速發展而形成的一種科學的設備管理與維修方法，其核心是：應用感知和網絡技術對設備運行狀態數據進行實時采集、傳輸和處理；應用算法技術對處理數據進行分析、比對和計算；通過大數據，實時發現設備異常，通過對設備狀態進行量化診斷和評估，精準定位設備潛在故障病灶并預測過程趨勢，為設備預知維護和修理提供智慧決策依據，實現設備管理由被動防御轉為科學管控、設備維修由事后搶修轉為事前預案。設備智能運維的探索與實踐，為軌道交通裝備制造業的高質量發展提供了可靠的裝備保障。

1 設備智能運維的基礎、平臺和載體

1.1 支撐智能運維的基礎——狀態監測

設備的狀態變化直接決定設備的運行結果，將設備狀態監測作為設備智能運維的基礎，應用感知檢測、網絡互聯等手段，實現對設備運行狀態進行過程監控和在線跟蹤，并通過大數據分析比對，對設備的運行狀態實時做出健康診斷，為掌握設備劣化趨勢、早期發現設備潛在故障，提供科學依據。

1.2 實施智能運維的平臺——智慧決策

推行智能運維的目的就是屏棄“計劃維修”模式易造成設備過剩修理的弊端，根據設備運行數據和故障發生規律，制定設備運維自主判定“闞值”，建立故障綜合分析模型庫、故障預警與預防性維修策略庫。

當設備監測參數出現超過常態波動范圍的數據時，系統給出設備健康評估告知、剩余壽命預測、輔助設備管理技術人員在充分掌握設備劣化狀況的基礎上，預先制定詳細的維護維修方案，利用生產窗口期，通過手術的方式對設備故障病灶實施精準切除，及時消除設備潛在故障隱患，提高設備運行本質可靠度。

1.3 提升智能運維的載體——生態改善

通過“數據+平臺+服務”的模式優先培育“智能運維”生態圈，一是以中國設備管理協會發布的《設備管理體系要求》（T/CAPE 10001-2017）為標準，開發出“智能化設備能源管理”軟件，為智能運維生態圈培育出適宜的“土壤”；二是通過市場化運作的方式選擇維修資質、能力、業績一流的供應商，為智能運維生態圈提供充足的“陽光”；三是建立一支管理精益、技術精湛、創新進取的專家團隊，為智能運維生態圈提供充足的“水分”。四是將智能運維延伸到公司產品的售后服務，通過組建產品服務事業部，為用戶提供產品智能運維延伸服務，與用戶共同打造“制造+服務”智能運維生態圈。

2 設備智能運維實施方案

2.1 設備運行智能化管理

組織開發出適應設備智能運維要求、可復制、可推廣的“智能化設備能源管理”信息系統，主要包括：

（1）設備技術信息采集管理規范（包含：出廠信息、安裝驗收信息、維護信息、保養信息、修理信息、改造信息）。

（2）設備技術狀態量化評定標準（包含：在線監測偏離值、標準值、判定值，離線監測偏離值、標準值、判定值）。

（3）設備點檢標準、設備巡檢標準。

（4）設備故障自動報修、原因分析、改善提升、知識管理。

（5）關鍵設備智能點檢、智能維護、運行數據智能分析、預知維修過程管控。

2.2 設備狀態智能化監控

通過傳感、互感、圖像、數據采集、PLC 數據、點檢巡檢等手段，對設備的運行狀態信息進行在線采集、自動監控、適時傳輸、視頻和移動終端顯示、異常報警、大數據分析，實時掌控設備的在線運行狀態。

如，車體油漆噴烘房設備狀態智能監控系統，通過模擬量和開關量等工控數據采集36 組設備運行狀態信息，由內置于云服務端的狀態信息監測系統對狀態數據進行分析處理和閾值判斷，為智慧決策提供根據。具體運行狀態監測參數如表1 所示。

表1

2.3 設備維修智慧決策

智能運維的核心就是運用狀態智能監控數據和信息，通過分析、比對和軟件自學習功能，制定科學合理的維護維修方案，達到對設備實施精準維護、精確維修的目的，使關鍵設備狀態始終處于受控管理要求。

（1）制定智能維修方案。依據設備運行狀態在線監控、數據積累、實測值與標準值偏移量的變化趨勢、點檢巡檢記錄等，組織設備技術人員和有經驗的維修人員量身定制維護方案，并根據方案做好備品配件和其他各項準備工作。

（2）確定智能維修時間。智能維修時間的確定由下列3個因素決定：一是方案實施前的準備工作是否到位；二是設備現有狀態距離剩余壽命的最短時間極限；三是與生產部門確定的作業計劃實施“窗口期”。

（3）智能維修效果評估改善。維修項目完成后，除按正常程序對其設備技術狀態進行驗收確認外，還必須增加下列評估改善內容：

①智能維修方案制定的精準性（含設備狀態檢測監測數據與實際磨損量、損壞程度是否相一致）；

圖1 在線監測部位

②對產生設備“劣化”趨勢和“潛在”故障的原因給出設備健康分析評估報告（含原因分析及防范措施）；

③綜合應用數據挖掘、深度學習、生命周期、標準參數、工作環境等信息對設定的“閾值”進行修正，建立故障綜合分析模型庫、故障預警與預防性維修策略庫。

3 結語

設備智能運維的探索與實踐，為設備全壽命健康管理、設備隱患早期發現和診斷、設備故障預測修理提供了一種科學的解決方法。經對智能運維項目實施的設備統計，設備完好率由項目推行前的91%提高到99%，設備故障停機率由項目推行前的0.9%下降到0.1%，設備修理費用比項目實施前降低20%，為企業推進智能制造、實現高質量發展提供了可靠的裝備保障。

圖2 數據在線采集

圖3 數據實時傳輸

圖4 在線運行狀態

圖5 設備維修智慧決策