设备智能运维在轨道装备制造业的探索与实践

倪宝成

（中车南京浦镇车辆有限公司，江苏 南京 210031）

设备智能运维是伴随着互联网、大数据、信息化的快速发展而形成的一种科学的设备管理与维修方法，其核心是：应用感知和网络技术对设备运行状态数据进行实时采集、传输和处理；应用算法技术对处理数据进行分析、比对和计算；通过大数据，实时发现设备异常，通过对设备状态进行量化诊断和评估，精准定位设备潜在故障病灶并预测过程趋势，为设备预知维护和修理提供智慧决策依据，实现设备管理由被动防御转为科学管控、设备维修由事后抢修转为事前预案。设备智能运维的探索与实践，为轨道交通装备制造业的高质量发展提供了可靠的装备保障。

1 设备智能运维的基础、平台和载体

1.1 支撑智能运维的基础——状态监测

设备的状态变化直接决定设备的运行结果，将设备状态监测作为设备智能运维的基础，应用感知检测、网络互联等手段，实现对设备运行状态进行过程监控和在线跟踪，并通过大数据分析比对，对设备的运行状态实时做出健康诊断，为掌握设备劣化趋势、早期发现设备潜在故障，提供科学依据。

1.2 实施智能运维的平台——智慧决策

推行智能运维的目的就是屏弃“计划维修”模式易造成设备过剩修理的弊端，根据设备运行数据和故障发生规律，制定设备运维自主判定“阚值”，建立故障综合分析模型库、故障预警与预防性维修策略库。

当设备监测参数出现超过常态波动范围的数据时，系统给出设备健康评估告知、剩余寿命预测、辅助设备管理技术人员在充分掌握设备劣化状况的基础上，预先制定详细的维护维修方案，利用生产窗口期，通过手术的方式对设备故障病灶实施精准切除，及时消除设备潜在故障隐患，提高设备运行本质可靠度。

1.3 提升智能运维的载体——生态改善

通过“数据+平台+服务”的模式优先培育“智能运维”生态圈，一是以中国设备管理协会发布的《设备管理体系要求》（T/CAPE 10001-2017）为标准，开发出“智能化设备能源管理”软件，为智能运维生态圈培育出适宜的“土壤”；二是通过市场化运作的方式选择维修资质、能力、业绩一流的供应商，为智能运维生态圈提供充足的“阳光”；三是建立一支管理精益、技术精湛、创新进取的专家团队，为智能运维生态圈提供充足的“水分”。四是将智能运维延伸到公司产品的售后服务，通过组建产品服务事业部，为用户提供产品智能运维延伸服务，与用户共同打造“制造+服务”智能运维生态圈。

2 设备智能运维实施方案

2.1 设备运行智能化管理

组织开发出适应设备智能运维要求、可复制、可推广的“智能化设备能源管理”信息系统，主要包括：

（1）设备技术信息采集管理规范（包含：出厂信息、安装验收信息、维护信息、保养信息、修理信息、改造信息）。

（2）设备技术状态量化评定标准（包含：在线监测偏离值、标准值、判定值，离线监测偏离值、标准值、判定值）。

（3）设备点检标准、设备巡检标准。

（4）设备故障自动报修、原因分析、改善提升、知识管理。

（5）关键设备智能点检、智能维护、运行数据智能分析、预知维修过程管控。

2.2 设备状态智能化监控

通过传感、互感、图像、数据采集、PLC 数据、点检巡检等手段，对设备的运行状态信息进行在线采集、自动监控、适时传输、视频和移动终端显示、异常报警、大数据分析，实时掌控设备的在线运行状态。

如，车体油漆喷烘房设备状态智能监控系统，通过模拟量和开关量等工控数据采集36 组设备运行状态信息，由内置于云服务端的状态信息监测系统对状态数据进行分析处理和阈值判断，为智慧决策提供根据。具体运行状态监测参数如表1 所示。

表1

2.3 设备维修智慧决策

智能运维的核心就是运用状态智能监控数据和信息，通过分析、比对和软件自学习功能，制定科学合理的维护维修方案，达到对设备实施精准维护、精确维修的目的，使关键设备状态始终处于受控管理要求。

（1）制定智能维修方案。依据设备运行状态在线监控、数据积累、实测值与标准值偏移量的变化趋势、点检巡检记录等，组织设备技术人员和有经验的维修人员量身定制维护方案，并根据方案做好备品配件和其他各项准备工作。

（2）确定智能维修时间。智能维修时间的确定由下列3个因素决定：一是方案实施前的准备工作是否到位；二是设备现有状态距离剩余寿命的最短时间极限；三是与生产部门确定的作业计划实施“窗口期”。

（3）智能维修效果评估改善。维修项目完成后，除按正常程序对其设备技术状态进行验收确认外，还必须增加下列评估改善内容：

①智能维修方案制定的精准性（含设备状态检测监测数据与实际磨损量、损坏程度是否相一致）；

图1 在线监测部位

②对产生设备“劣化”趋势和“潜在”故障的原因给出设备健康分析评估报告（含原因分析及防范措施）；

③综合应用数据挖掘、深度学习、生命周期、标准参数、工作环境等信息对设定的“阈值”进行修正，建立故障综合分析模型库、故障预警与预防性维修策略库。

3 结语

设备智能运维的探索与实践，为设备全寿命健康管理、设备隐患早期发现和诊断、设备故障预测修理提供了一种科学的解决方法。经对智能运维项目实施的设备统计，设备完好率由项目推行前的91%提高到99%，设备故障停机率由项目推行前的0.9%下降到0.1%，设备修理费用比项目实施前降低20%，为企业推进智能制造、实现高质量发展提供了可靠的装备保障。

图2 数据在线采集

图3 数据实时传输

图4 在线运行状态

图5 设备维修智慧决策