檢視设备管理与智能诊断预警系统的原始碼

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|<center><img src=http://www.news.cn/energy/20211224/a04cbb6b52b34b2e856b9f044a50a4c4/20211224a04cbb6b52b34b2e856b9f044a50a4c4_tFKiaUKysJFKk1Ic.jpg width="310"></center>
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'''设备管理与智能诊断预警系统'''钢铁行业冷轧薄板领域大力发展，[[机械]]自动化程度得到了很大提高，目前在自动化控制技术、通信技术、信息管理系统等方面取得了显著进展，大大降低了工人的劳动强度，提高生产效率。但是在设备管理、健康监测、故障诊断方面依然存在较大不足，钢铁信息孤岛、规范标准缺乏、系统封闭等问题依然普遍存在。[[设备]]管理与智能诊断预警系统通过在关键工艺设备（如开卷机、轧机）部署振动传感器<ref>[https://www.sohu.com/a/149393834_404276 常见七种传感器介绍，其中属物理传感器应用最广泛] ，搜狐，2017-06-16 </ref>、测速仪等，及从西门子PLC中获取重要电机的运行参数，并将设备状态数据上传到系统中，可通过手机实现对重点设备报警信息的在线实时监控，随时掌握设备运行的状态。

==一、案例简介==

项目通过建立设备管理与智能诊断预警系统，建立设备台账、技术档案、设备备件、巡点检、预防性维护、设备检修的管理体系，将财务资产、备件物资与设备资产统筹管理。通过在关键[[工艺]]设备（如开卷机、轧机）部署振动[[传感器]]、测速仪等，及从西门子PLC中获取重要电机的运行参数，并将设备状态数据上传到系统中，可通过手机实现对重点设备报警信息的在线实时监控，随时掌握设备运行的状态，实现关键工艺设备的24 小时连续状态监测、早期故障预警与故障诊断功能。项目的实施大大减轻了人员劳动强度，预防和减少设备故障的发生，提高了钢铁行业冷轧薄板生产率，为企业创造可观的经济效益。

==二、案例背景介绍==

自上世纪 90 年代以来，我国[[钢铁]]工业取得了长足的进步，体现在先进工艺装备的基础上，钢铁企业在整体自动化和信息化建设方面投入了大量的资源，积累了非常多的信息资产。尽管面临着产能过剩、结构失衡，能源环境等巨大压力，钢铁行业冷轧薄板企业经过大力发展，机械自动化程度得到了很大提高，目前在自动化<ref>[https://www.sohu.com/a/333642228_120248235 自动化的定义以及优缺点] ，搜狐，2019-08-14 </ref>控制技术、通信技术、信息管理系统等方面取得了显著进展，大大降低了工人的[[劳动]]强度，提高生产效率。但是在设备管理、健康监测、故障诊断方面依然存在较大不足，钢铁信息孤岛、规范标准缺乏、系统封闭等问题依然普遍存在。某企业的设备管理与智能诊断预警系统通过在关键工艺设备（如开卷机、轧机）部署振动[[传感器]]、测速仪等，及从西门子PLC中获取重要电机的运行参数，并将设备状态数据上传到系统中，可通过手机实现对重点设备报警信息的在线实时监控，随时掌握设备运行的状态。

==三、案例应用详情==

===1、总体应用框架===

某企业设备管理与智能诊断预警系统核心是以设备资产及生产[[系统]]为对象，包括基础功能建设和设备感知诊断功能建设两个部分，通过设备机理和人工智能的技术，实现故障报警和故障进行分析预。

基础功能[[建设]]主要是通过设备管理系统建立台账、档案、零部件管理模块等手段，达到财务资产与设备资产统筹管理的目的，实现设备的数字化流程管理。

故障进行分析预测功能建设采用移动互联和[[物联网]]技术，采集关键工序、关键设备的运行参数，实时展现设备的运行状态，建立以点检和故障分析为重点的设备运行预警和监控体系，达到设备智能管理。

===2、关键技术应用详情===

采用设备状态诊断技术对设备故障进行分析预测，实现设备维护智能化[[管理]]。

====（1）建立设备档案和维护技术规范====

通过计算机将设备管理的各种工作要素：设备管理的组织体系，设备资产管理，设备前期管理，设备运行与维护、设备润滑等进行统一管理，保证设备的正常运行，提高设备的运行效率。建立完整的设备预防维修管理[[标准]]体系，将事后的故障维修活动转变为事前的预防维修活动，大幅度地削减连续生产过程中的设备故障，实现稳定生产。

====（2）全面掌控设备状态====

建立完整的设备预防维修管理标准体系实现设备运行参数自动收集，建立完整的设备运行[[数据库]]，全面掌控设备状态，根据对设备故障的分析和设备维护保养规范，制定设备例行维修计划、临时维修计划、点检计划和润滑计划，保证设备的正常运行，支持生产良性运转。建立完整的设备预防维修管理标准体系，将事后的故障维修活动转变为事前的预防维修活动，大幅度地削减连续生产过程中的设备故障，实现稳定生产。

====（3）采用设备状态诊断技术对设备故障进行分析预测====

通过故障库的建立，[[记录]]、统计和分析单台设备或同类设备相同故障部位的故障，对故障发生趋势进行分析和预测。对点检实行分级受控管理，并通过运行记录、停机记录、点检、完好检查、定期检查、精度检验、故障记录、事故记录、状态检测等的[[管理]]，记录设备以往的状态，并准确检控设备的当前状况；及时的对停机信息，异常信息进行跟踪管理；通过监测设备的状态参数，发现设备异常情况，分析设备故障原因与发展趋势，并提出控制措施、故障处理措施和维修决策辅助。

==四、创新性与优势==

移动应用：利用APP进行设备状态监测、关键指标、故障诊断[[结论]]、报警预警信息分级定向推送等功能，同时支持在移动端快速填写处理设备故障记录。

通过在关键工艺设备（如开卷机、轧机）部署振动[[传感器]]、测速仪等，及从西门子PLC中获取重要电机的运行参数，并将设备状态数据上传到系统中，可通过手机实现对重点设备报警信息的在线实时监控，随时掌握设备运行的状态。

==五、案例应用效益分析==

设备管理与智能诊断预警系统系统投运后，备品备件库存资金由1.2亿降低到7000万元，按[[贷款]]年息7%计算，节约资金占用成本：5000万元*7%=350万元；设备维护费用由目前4800万元降低到4000万元，节省费用800万元。

==参考文献==
[[Category:500 社會科學類]]