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船用裝備生產線預測性維護系統武漢船用機械有限責任公司始建於1958年，是中國船舶重工集團有限公司的重要成員單位，具備各類大型、異型、精密複雜零部件的加工能力和整機裝備核心製造與總裝總試能力，擁有各類機械設備1800餘台

一、企業簡介

武漢船用機械有限責任公司始建於1958年，是中國船舶重工集團有限公司的重要成員單位，具備各類大型、異型、精密複雜零部件的加工能力和整機裝備核心製造與總裝總試能力，擁有各類機械設備1800餘台。公司深入推進工業化與信息化融合，着力打造行業領先的數字化車間，全面提升智能製造能力和產品智能化水平。

二、項目簡介

數控機床和智能機器人作為船用裝備生產線的關鍵設備，常面臨刀具磨損、主軸故障、電機故障、機器人精度誤差較大等問題，造成運行不穩定甚至生產停滯，也會導致成本提高，效率降低，影響生產質量。儀綜所針對生產線開發了預測性維護系統以提高運行經濟性和可靠性，實現產線關鍵裝備的預測性維護，保障產線的連續穩定運行。執行周期2018年6月-2019年6月。

三、項目技術方案

本項目以實現智能裝備的預測性維護為目的，應用邊緣計算、人工智能等先進技術，實現產線關鍵裝備數控機床和智能機器人的運行狀態數據採集、狀態監測、故障診斷、剩餘壽命預測、維護管理等功能。項目為企業智能服務模式探索和數字化轉型升級提供了重要支撐。

項目首先針生產線數控機床和智能機器人開展設備的失效模式、影響和危害程度分析，系統體系架構、數據流和功能分析，確定數據採集和系統建設方案；構建故障診斷、壽命預測等算法模型，開發狀態監測、預測性維護等功能；研發預測性維護系統及可視化界面，實現產線的預測性維護。

項目搭建了端邊雲協同的預測性維護維護系統，實現數控機床刀具壽命預測，主軸、電機等狀態監測、診斷與預測；實現智能機器人關鍵部件狀態監測、診斷和預測，與應急響應、維護策略的協同。建設內容具體為：

（1）數據採集。部署傳感器採集設備振動、溫度、濕度等運行狀態參數，通過邊緣計算模塊實現與PLC數據的融合採集。

（2）模型部署。開展數控機床主軸、刀具、滾珠絲槓，機器人整機、減速機等的算法和模型測試與部署，應用基於機器學習、神經網絡等人工智能算法。

（3）系統部署。系統實現裝備的狀態監測、診斷及預測，同時通過系統集成，實現維護管理的優化，保障產線運行可靠性。

（4）運行優化。針對系統採集的數據和實際故障信息，對算法進行優化，提高預測的置信度。

四、項目成效

船用裝備生產線預測性維護系統的實施，提供了端-邊-雲的系統解決方案，實現機械生產線的預測性維護升級改造，解決了生產痛點和難點，促進生產現場的少人化甚至「無人化」。據不完全統計，系統實施整體節約了約15%的生產成本，加工良品率提高到99.5%，降低了60%的意外停機，保障了生產的可靠性、穩定性和經濟性。