完成�
李 �、李世平、楊大雷、樊建成、劉 珧、陽建宏、李 �、朱獻忠、郭 �、趙 剛、龔敬群、羅云東、劉 �、徐 �、王建宇
完成單位
寶武裝備智能科技有限公司、寶山鋼鐵股份有限公�、寶武集團中南鋼鐵有限公�、廣東韶鋼松山股份有限公�、北京科技大學(xué)、上海金藝檢測技�(shù)有限公司
立項背景
上個世紀(jì),寶鋼引�、消化及完善點檢定修制,持續(xù)引領(lǐng)中國�(shè)備管理水�30余年�
在高�(zhì)量發(fā)展的今天,設(shè)備數(shù)�(jù)在線率不�1%、定性點檢標(biāo)�(zhǔn)�96%、周期檢修項目占70%以上、點檢人員配置居高不�、能源環(huán)保壓力高企等,表明以點檢定修制為代表的設(shè)備運維技�(shù)�(fā)展遇到了瓶頸�
國內(nèi)外鋼鐵同行也進行了設(shè)備運維發(fā)展的探索和實�。如美國大河鋼廠,建立基于云的超級計算服�(wù),安裝超�5萬個傳感器,探索預(yù)知維�。新日鐵住金引進人工智能數(shù)�(jù)分析平臺(DataRobot)提供云計算的合并數(shù)�(jù)分析�(huán)境,提高�(shè)備維護效�。新日鐵名古屋制鐵所在線�(jiān)測的�(shè)�1253�,監(jiān)測的�(jié)果為制定檢修計劃和內(nèi)容提供直接依�(jù)。三一重工以工程機械為對象,開展全生命周期運營管理,運用實時監(jiān)控與分析、設(shè)備故障維�、預(yù)測�/�(yù)防性維護等,單臺設(shè)備潛在提升收入可�10%-50%�
從技�(shù)�(fā)展現(xiàn)狀來看,基本是在某類設(shè)備或某條生產(chǎn)線上的點狀智能化應(yīng)�,尚未實�(xiàn)全流�、全工序、跨地域、跨空間的廣�、深度數(shù)智應(yīng)��
鋼鐵企業(yè)從設(shè)備連接維度存在�(shè)備感知手段薄�、高頻數(shù)�(jù)處理困難、多源多維數(shù)�(jù)難融�、信息孤島眾多等問題;在�(yù)警診斷和決策上存在狀�(tài)識別效率�、診斷準(zhǔn)確性差、劣化趨勢無法把�、維檢決策可靠性低、經(jīng)驗轉(zhuǎn)化知識困難等問題;在同類�(shè)�、同類產(chǎn)線設(shè)備運維對�(biāo)中存在設(shè)備術(shù)語不�(tǒng)一、故障描述不一、設(shè)備顆粒度不一、設(shè)備表征數(shù)�(jù)無序、數(shù)�(jù)處理差異大等問題;現(xiàn)有的�(shè)備運維方式不支持智能運維的大范圍推廣�(yīng)�,也缺乏智能運維的人員隊伍�
解決上述問題是一項極具挑�(zhàn)性的�(fù)雜系�(tǒng)�(chuàng)新工��
�(guān)鍵技�(shù)和創(chuàng)新點
本項目認為設(shè)備運維從“感官判斷、經(jīng)驗決策”向“數(shù)�(jù)判斷、知識決策”的�(zhuǎn)化是�(shè)備智能運維的核心。本項目以此為總體思路開展�(shè)備智能運維技�(shù)的系�(tǒng)�(chuàng)��
圍繞�(shè)備智能運維,形成了以一個平�、一個專家系�(tǒng)、一套標(biāo)�(zhǔn)化體系為核心技�(shù)架構(gòu)、面向鋼鐵全流程的智能運維體系為載體的技�(shù)路線,共有四方面技�(shù)�(chuàng)新內(nèi)容(見圖1):

�1 �(shè)備智能運�
�(chuàng)新點1:面向鋼鐵全工序的智維云平臺
面向鋼鐵全工序的�(shè)備智能運維平臺。平臺支持海量設(shè)備聯(lián)�,以‘云-�-端’架�(gòu)�(shè)計,支持智維生態(tài)�(xié)�、數(shù)�(jù)流動與知識創(chuàng)新賦能(系統(tǒng)架構(gòu)見圖2�。涉及關(guān)鍵技�(shù)較多,其�3項尤其具有行�(yè)特色和創(chuàng)新��
�2 �(shè)備智維云架構(gòu)�
1.多場景智維物�(lián)采集技�(shù)
針對鋼鐵�(shè)備數(shù)采場景復(fù)�,環(huán)境高�、高濕、多粉塵,設(shè)備種類多差異大等特點,研�(fā)和應(yīng)用了一批專用智能數(shù)�(jù)采集裝置和大�(guī)模應(yīng)用的低成本傳感器滿足了鋼鐵工�(yè)�(shè)備多場景�(shù)�(jù)采集需求;并通過多種物聯(lián)�(wǎng)�(luò)通道技�(shù)融合研究,解決復(fù)雜環(huán)境下�(shù)采“最后一公里”問��
2.海量高頻�(shù)�(jù)邊緣處理技�(shù)
鋼鐵�(shè)備數(shù)�(jù)量大,但�(shù)�(jù)價值密度低。通過研發(fā)系列算法和數(shù)�(jù)處理工具,在邊緣端運用高頻并�(fā)計算、工�(yè)特征工程等系列技�(shù),解決了�(shù)�(jù)清洗、處理、特征提取問�,實�(xiàn)邊緣快速降�、實時計算應(yīng)用。同時開�(fā)系列無代�、可視化編程工具,實�(xiàn)�(xiàn)場高效人機交互,解決了現(xiàn)場邊緣側(cè)海量高頻�(shù)�(jù)的傳�、清洗、處理問��
3.多源、多�、異�(gòu)�(shù)�(jù)融合�(yīng)用技�(shù)
�(shè)備數(shù)�(jù)呈現(xiàn)異構(gòu)、多源、多維的特點,難以綜合應(yīng)�。項目應(yīng)用了CMDB技�(shù)來構(gòu)建設(shè)備BOM及主�(shù)�(jù),采用TSDB和集中分布式大數(shù)�(jù)Hadoop技�(shù)來處理海量實時動�(tài)時序�(shù)�(jù)和工藝控制數(shù)�(jù),采用MongoDB處理半結(jié)�(gòu)化數(shù)�(jù),通過流式計算平臺對數(shù)�(jù)進行歸一�、校對,�(gòu)建智維知識圖譜來實現(xiàn)維護�(jīng)驗建�,通過研發(fā)工業(yè)�(shù)�(jù)融合技�(shù)實現(xiàn)了設(shè)備多類數(shù)�(jù)包容處理,使得設(shè)備數(shù)�(jù)得以跨設(shè)�、跨系統(tǒng)、跨�(chǎn)線應(yīng)��
�(chuàng)新點2:面向狀�(tài)變化趨勢決策的智能專家系�(tǒng)
�(gòu)建面向狀�(tài)變化趨勢、人機協(xié)同的專家系統(tǒng)。以系列算法、規(guī)則、模型為核心,實�(xiàn)狀�(tài)識別、故障定�、維檢方案推�、結(jié)果驗證閉�(huán)、知識提煉匯聚的全過程決策智能化(見�3)。涉�4項關(guān)鍵技�(shù)�

�3 智維�(shù)�(jù)流程�
1.�(tǒng)計與先驗知識�(xié)同的多變量設(shè)備狀�(tài)�(yù)警技�(shù)
針對�(shè)備狀�(tài)個性化�(fā)展變化的特點,結(jié)合對�(shè)備機理的理解,建立設(shè)備狀�(tài)動態(tài)�(shù)�(jù)�(tǒng)計模�,根�(jù)不同工況的狀�(tài)�(shù)�(jù)�(xùn)練出報警閾�,實�(xiàn)自適�(yīng)綜合�(yù)警。不但支持各類閾值類報警,還支持趨勢報警,及包含工藝邏輯的邊緣規(guī)則預(yù)警,實現(xiàn)�(fù)雜場�、多變量耦合等情況下的異常狀�(tài)綜合�(yù)��
2.機理與數(shù)�(jù)�(qū)動相�(jié)合的�(shè)備故障診斷技�(shù)
面向鋼鐵�(shè)備復(fù)雜工況、負載多�、狀�(tài)變化耦合因素�、表征非線性等特點,利用算法工具將�(jīng)驗數(shù)�(jù)�,將先驗知識納入模型,再�(jié)合大�(shù)�(jù)技�(shù)�(yīng)�,提高案例學(xué)�(xí)效率,加速設(shè)備診斷模型的開發(fā)與調(diào)�(yōu),最終實�(xiàn)故障診斷的智能化、精�(zhǔn)��
3.多維度數(shù)�(jù)�(xié)同的�(shè)備綜合評價技�(shù)
融合�(shè)備屬性、運行狀�(tài)、工藝過程、維檢過�、運維履歷、同類故障特�、負荷累積等多維度數(shù)�(jù),結(jié)合AI算法、專家經(jīng)驗知�,動�(tài)�(diào)整非線性權(quán)重系�(shù),形成設(shè)備綜合評價系�(tǒng)模型,對�(shè)備健康度及相�(guān)性能指標(biāo)作出綜合性評��
4.基于知識圖譜的設(shè)備維檢決策技�(shù)
通過多種維檢決策知識圖譜的開�(fā)與迭�,指�(dǎo)異常事件與維檢需求邏輯關(guān)系的梳理,形成維檢決策規(guī)�,嵌入平臺運維決策環(huán)節(jié),推送最�(yōu)的維檢對�,提高維檢項目的針對性、有效��
�(chuàng)新點3:面向服�(wù)一致性的�(shè)備智能運維標(biāo)�(zhǔn)體系
將單一基地的個性設(shè)備技�(shù)�(zhuǎn)�?yōu)槿袠I(yè)的工序共性技�(shù),實�(xiàn)了設(shè)備數(shù)�(jù)與技�(shù)�(guī)范的一致�、解決了�(shè)備運維過程的�(shù)字化閉環(huán),實�(xiàn)同類�(shè)�、同類產(chǎn)線統(tǒng)一�(biāo)�(zhǔn)、統(tǒng)一管理。涉�3項關(guān)鍵內(nèi)��
1.�(shè)備族譜多粒度�(tǒng)一�(shù)�(jù)�(biāo)�(zhǔn)
解決�(shè)備名稱不�(tǒng)一、設(shè)備故障原因描述各�、設(shè)備粒度不一、設(shè)備表征數(shù)�(jù)無序等問�,實�(xiàn)�(shè)備術(shù)語統(tǒng)一、顆粒度�(tǒng)一、數(shù)�(jù)表征�(tǒng)一�
2.基于工序特點的設(shè)備數(shù)�(jù)采集、處理與存儲�(biāo)�(zhǔn)
�(guī)范了�(shè)備數(shù)�(jù)的采集和處理過程,解決了同類�(shè)備之間數(shù)�(jù)互理解和互操作問��
3.鋼鐵�(chǎn)線設(shè)備狀�(tài)管控�(biāo)�(zhǔn)
解決各鋼企設(shè)備運維標(biāo)�(zhǔn)不一、運維質(zhì)量不一、檢修過程與驗證方法不一的問�,通過制定�(tǒng)一運維�(biāo)�(zhǔn)、運維質(zhì)量評價標(biāo)�(zhǔn)、檢修與驗證�(biāo)�(zhǔn),實�(xiàn)對多地域同類�(chǎn)�、同類設(shè)備高效一致管控�
�(chuàng)新點4:構(gòu)建面向鋼鐵全流程的智能運維體�
為了最大限度釋放技�(shù)�(chuàng)新紅�,實�(xiàn)極致專業(yè)化基�(chǔ)上的�(guī)模效�(yīng),項目也在業(yè)�(wù)流程和職�(yè)體系方面形成�(chuàng)�,包�3項創(chuàng)新內(nèi)容�
1.面向鋼鐵全工序的智能運維系統(tǒng)解決方案�
依托寶武豐富場景和行�(yè)專家,形成了一系列面向鋼鐵全工序的智能運維系統(tǒng)解決方案,包括工序概�、智維目�(biāo)、智維設(shè)計、監(jiān)測技�(shù)�(yīng)�、運維技�(shù)�(yīng)用、全量數(shù)�(jù)�(yīng)�、模型迭代升級等�(nèi)容,具備了大�(guī)�、快速復(fù)制條��
2.基于平臺的近地與遠程運維相結(jié)合的智能運維運行體系
�100%平臺�(yù)警�100%線上工作為目�(biāo),近地與遠程�(jié)�,前、中、后臺一�,依托平臺對多地域、同類產(chǎn)�、同類設(shè)備進行集中管控,所有管理在�、所有決策智能、所有資源共�,塑造全新智能運維運行體��
3.以智維工程師與智維分析師為核心的智能運維人才培養(yǎng)體系
�(chuàng)新智維工程師、智維分析師為主體的智能制造新職業(yè)體系,并配套完善人才培養(yǎng)機制,為�(shè)備智能運維的可持�(xù)�(fā)展奠定人才基�(chǔ)�
通過項目研究,形成標(biāo)�(zhǔn)11項(其中2項國家標(biāo)�(zhǔn)�9項企�(yè)�(biāo)�(zhǔn)),專利88件(其中授權(quán)�(fā)明專�18�,授�(quán)實用新型13件,在審查發(fā)明專�57件),軟件著作權(quán)9�,論�16篇,論著1�,覆蓋項目全部核心技�(shù)�
與國�(nèi)外水平的比較
在鋼鐵行�(yè)和設(shè)備運維領(lǐng)�,通過對監(jiān)測設(shè)備數(shù)、監(jiān)測數(shù)�(jù)�、數(shù)�(jù)頻度、設(shè)備覆蓋率、預(yù)�、診斷準(zhǔn)確率、覆蓋范�、運維體系等方面進行對比分析,本項目智能運維整體水平為國際領(lǐng)��
�(jīng)成果查新,項目具有新穎�;中國金屬學(xué)會組織成果鑒定結(jié)�,項目成果達到國際領(lǐng)先水平�
�(chuàng)新效�
目前,項目成果已在中國寶武十五大生產(chǎn)基地及多元產(chǎn)�(yè)多家單位部署�(yīng)�,并已擴展至集團外生�(tài)圈(如漣鋼、寧�、鞍鋼鲅魚圈等)。累計接�900余條�(chǎn)�、設(shè)備超33萬臺,計�3年內(nèi)接入�(shè)備超百萬�,見�4�

�4 項目整體�(yīng)用情�
在產(chǎn)線類�(shè)備上,已集中熱軋、高�、冷軋等�(shù)十條主產(chǎn)線。其中馬�2條熱軋集中管控后�21年產(chǎn)量創(chuàng)歷史最佳,�(chǎn)線故障時間為�3年最�;其他產(chǎn)線集中管控后也分別取得良好效�;隨著同類產(chǎn)線數(shù)量增�,設(shè)備資�(chǎn)效率、人事效率和管理效率將大幅度提升�
在通用類設(shè)備上,以�(fēng)機為�,近5000臺風(fēng)機集中管控后�(yù)警和診斷�(zhǔn)確率均超90%,點檢負�、檢修負荷持�(xù)下降近三分之一,隨著同類設(shè)備數(shù)量增加,�(guī)模效益更為可觀�
項目直接�(jīng)濟效益達�5.4億元(項目成員單位內(nèi)),間接效益17億元。實�(xiàn)了超大規(guī)模的工程化應(yīng)用,項目相關(guān)技�(shù)為鋼鐵行�(yè)�(shè)備運維的�(zhuǎn)型變革提供了堅實的理論基�(chǔ)和技�(shù)保障,具有完整知識產(chǎn)�(quán),關(guān)鍵技�(shù)自主可控�
我們愿與所有鋼鐵人一起,共同推動、共同進步,積極打造智能運維生�(tài)系統(tǒng)(見�5�,讓智能運維成為鋼鐵行業(yè)�(shè)備管理的中國�(chuàng)��

�5 智能運維生態(tài)系統(tǒng)












