设备管理与智能诊断预警系统

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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、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。

目录

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。