面向智慧鋼鐵的設備智能運維系統建設研究

陳磊 高江明 劉星光 劉愛濤 徐暉 潘春雷

（1.漢威廣園（廣州）機械設備有限公司，廣東 廣州 510700；2.廣東省冶金長材裝備制造與運維工程技術研究中心，廣東 廣州 510700；3.武漢鋼鐵有限公司，湖北 武漢 430080；4.廣東中南鋼鐵股份有限公司，廣東 韶關 512100；5.安徽智寰科技有限公司，安徽 合肥 230601；6.日照鋼鐵控股集團有限公司，山東 日照 276806）

設備是工廠生產的主體，設備的穩定性、安全性、持續性直接影響工業企業的生產產值。在數字化浪潮下，設備智能運維成為生產企業數字化轉型的重要一環。通過物聯網、云計算、大數據、數字孿生等技術手段的融合，對設備進行智能化管理和維護，能有效提高運行效率、降低運維成本、增強企業競爭力。

鋼鐵工業具有生產流程連續、工藝體系復雜、設備結構及工況復雜、產品中間態多樣化、大型高溫高壓設備集中、人員安全要求高等特征，屬于典型的流程型制造業，如圖1 所示。鋼鐵生產流程大致分為：選礦→燒結→煉焦→高爐（煉鐵）→轉爐或電爐（煉鋼）→連鑄→熱軋（如：板帶、型鋼、棒材、線材）→冷軋等過程；輔助系統有：制氧/制氮、循環水系統、煙氣除塵及煤氣回收等。生產線內的關鍵設備一旦突發故障停機，會直接造成較大的生產效益損失，給企業的高效生產帶來嚴峻挑戰。一方面，會造成整線停機，產生重大損失；另一方面，存在安全隱患，威脅人員安全。在實際工作過程中，由于長時間連續運行、運行工況惡劣、設備負荷設計冗余度偏低、轉動部件的潤滑可靠性差以及制造、安裝等原因，機組設備經常出現諸如不平衡、不對中、軸承損壞、齒輪故障、緊固件松動等旋轉機械常見故障。因此，企業需要及時發現設備隱患，監控和掌握設備狀況，可以根據設備狀態、生產需要，制定預測性維修計劃，明確設備維修范圍和工作量，使企業由計劃性維護轉變為預測性維護，有效減少非計劃停機，降低維修費用，減少庫存資金占用。

圖1 鋼材生產工藝流程圖

一、鋼鐵行業設備智能化發展現狀與問題

鋼鐵行業大部分企業生產線受限于規劃設計與技術資源投入局限性，普遍存在關鍵、重點設備監測點不足、缺乏振動檢測與診斷，缺少診斷模型，檢測方法、手段有限等問題，長期沿用以人工點檢為主線的點檢定修設備運維體系。點檢依靠“五感法”，該法在人的行為、經驗、對異常的敏感性等方面存在穩定性不高的情況，導致點檢工作量大、效率低等問題。企業在設備連接維度，存在設備感知手段薄弱、高頻數據處理困難、多源多維數據難融合、“信息孤島”眾多等問題；在預警診斷和決策方面，存在狀態識別效率低、診斷準確性差、劣化趨勢無法把握、維檢決策可靠性低、經驗轉化知識困難等問題；在同類設備、同類產線設備運維對標中，存在設備術語不統一、故障描述不一、設備顆粒度不一、設備表征數據無序、數據處理差異大等問題[1]；在無人化、少人化的運維機制下，在線監測儀器及技術缺失，無法滿足現場設備維護管理需求。繼續采用原有管理模式和技術方法，往往造成設備欠修或過修，嚴重降低了設備的利用率和可靠性。

在“制造強國、數字中國”戰略規劃的大背景下，隨著新型工業化步伐有序推進以及信息技術、分析診斷技術的發展，前述不足更加突出。因此，為科學準確地掌握設備實時狀態，實現公司級整體設備遠程智能運維的需要，同時，從提高產能、降低非計劃停機、節約成本、提高經濟性角度考量，有必要采用預測性維護管理模式，推進“面向智慧鋼鐵的設備智能運維系統”的設計與建設。

解決前述問題是一項極具挑戰性的復雜系統創新工程。本文主要研究通過在設備上安裝在線監測系統和配置檢測儀表，對設備的振動等信號進行及時收集、處理，結合設備工作原理、結構特點、運行參數、歷史狀況，對可能發生的故障進行分析、預報，對已經或正在發生的故障進行分析、診斷，以確定故障的性質、類別、程度、部位和趨勢，為生產設備的正常運行和合理檢修提供科學的技術支持[2]。

二、鋼鐵行業設備智能運維系統總體架構規劃

本文認為鋼鐵企業設備運維從“感官判斷、經驗決策”向“數據判斷、知識決策”轉變是設備智能運維的核心，并以此為總體思路開展設備智能運維技術的系統創新。圍繞設備智能運維，形成以開放且一站式的智能運維工作平臺、自我進化的專家系統、生態協同且標準化體系的核心技術架構、面向鋼鐵全流程的智能運維體系為載體的技術路線。著重研究以實現設備狀態精準把握，維持設備功能和精度等原有性能為主要目標，構建面向公司各產線重要設備的智能運維系統，通過設備狀態及相關數據的采集，實現產線關鍵設備的智能診斷應用。

設備智能運維系統在獲取在線監測數據、離線精密診斷數據和工藝過程數據的基礎上，通過對設備各類相關數據狀態的采集、分析、統計、預測，發揮平臺系統集中各類資源的優勢，對設備異常進行綜合分析，做出狀態判斷并提出處理方案，從而提高設備狀態管理的準確性、有效性，提升對設備狀態的控制能力及人員作業效率。另外，設備智能運維系統能夠打通檢測、分析、診斷、維護、檢修及備件制造等環節的專業界限，形成設備智能運維技術閉環。同時，以設備、工藝、生產、經營等多維數據為基礎，利用大數據、人工智能模型、遠程專家系統等技術手段全面開展設備智能運維。

面向智慧鋼鐵的設備智能運維系統主界面，詳見圖2，系統架構采用“端一邊一云”協同的主流架構模式，“端”是終端設備，如軋機設備、各類傳感器及數據采集器等；“邊”是云計算的邊緣側，為基礎設施邊緣，可實現分廠級設備運維需求；“云”是云端數據中心，支持集團公司級的資源集成應用?！岸恕叀啤钡挠行f同提高數據流動和使用效率，充分發揮平臺工業數據管理、工業知識建模、數據價值分析和工業應用創新優勢，高效靈活地滿足企業智能化需求。各現場設備檢測點、數據源作為端，在各產線設立高頻數據采集、處理及預警作為邊緣計算，將公司設備智能運維平臺作為云，實現“端—邊—云”協同架構下的預警、預測、診斷、分析[3]。該系統主要是通過對關鍵、重點設備增加在線檢測點，在設備智能運維平臺上部署設備機理模型、大數據分析模型，預測設備狀態、發展趨勢等，為檢修人員提供維修決策支持；同時，未來可根據技術發展情況，逐步考慮投入成熟的設備巡檢機器人、不同場景在線監測、執行設備及機械人等。此外，考慮在數字化運維平臺基礎上，基于人工智能自學習、自適應，強化模型的訓練與優化，建立專家知識庫，應用大數據智能分析、智能評價設備健康狀況。不僅如此，可利用AI 實現現實場景與虛擬場景的實時交互與映射，對現場數據進行及時展示、報警，預判設備與物料的殘余壽命，通過大數據云計算提供具體場景解決方案。

圖2 設備智能運維系統部署網絡架構簡圖

三、設備智能運維系統功能設計與實現

（一）功能設計原則

設備智能運維平臺系統架構規范以“保障設備可靠運行、提高勞動生產率和優化維修成本”為目的，融合智能傳感、大數據、故障機理分析、機器學習、物聯網等技術，實現設備運行狀態判定、性能分析和故障預警。圍繞設備精準維護的業務實施需求，整個運維平臺分為三層架構：端（E1）—邊（E2）—云（E3），形成“端側數據源收集、邊緣側產線級報警診斷、云側可視化綜合決策”，詳見圖3。

圖3 設備智能運維平臺系統架構圖（端—邊—云）

E1 層覆蓋系統監控的設備主要通過采集模塊獲取實時狀態數據。同時也可以從現場PLC，DCS，L2 等系統中獲取設備運行、工藝量、生產數據，并通過其他專業分析系統獲取分析結果，為頂層分析提供數據支撐。

E1 層（底層）設備信息來自幾個系統：一是新增傳感器部分，信號通過現場數據采集器上傳（傳感器信號先進入現場數據采集器，經邊緣計算處理并轉換后，上傳本平臺，由平臺以相應的方式進行存儲）。二是已有智慧能源系統的高壓設備、離線振動檢測等數據，以及油液狀態檢測、高壓預試等離線數據。三是來自各系統的數據進入平臺后，以相應的方式進行存儲，包括內存數據庫，關系型、實時數據庫等多種方式，根據應用功能的需要，提供相應的數據服務。

E2 層覆蓋生產線及區域，主要由邊緣服務站構成，具有數據采集、處理、存儲、預警、轉發五大功能。根據監控設備的數量，可橫向擴展，合理編排邊緣服務站集群。同時，在收到E3 層預警模型指令后，可及時變換采集頻率，對監控設備的異常數據做密集采集。本層級可在現場增加邊緣服務器，并將采集的數據傳輸至設備智能運維平臺（E3）。

E3 層是廠部級智能運維平臺，包含設備狀態數據庫、設備檢測診斷服務、智能運維服務、移動APP 等6 大核心板塊。主要以設備狀態數據庫為基礎，結合檢測診斷服務，匯集設備狀態、工藝過程、管理過程數據，實現設備之間的互聯、系統與人員之間的互聯，通過數據分析、智能模型識別和綜合診斷機制，為用戶提供準確的預警信息、狀態判斷和處理方案，形成狀態監測、分析診斷、維護改善的良性循環，完成對設備運行生命周期全方位狀態把握，并利用這些信息指導維修、支撐生產，從而提升效率。

E4 層是集團公司級智能運維平臺，通過數據中心對各廠部的數據進行集成與整合、數據價值的深度挖掘、標準規則的優化和確定，集控中心可實現對全公司各產線的風險識別和設備健康管理，形成集團內各產線生產設備狀態監測、分析診斷、維護改善的良性循環，支持集團內部資源的協同和集團與外部資源的聯動。

（二）設備智能運維系統構建

面向智慧鋼鐵的設備智能運維系統是用于管理和優化設備運維過程的軟件系統，滿足廣域網（公網）或局域網（內網）兩種部署條件，具備可接入測量點多、高可靠性傳感器網絡、高性能數據采集模塊、主流/安全/穩定的系統架構、集成邊緣計算與網關、數據實時分析、智能診斷預警、邊緣與中心計算結合、數據安全保障等技術條件。該系統是讀取、瀏覽和分析數據的重要人機交互平臺，具備良好的開放性和擴展性，具備數據篩選和數據管理功能，系統可顯示機組各個測點的振動數據和接入的過程量數據，同時系統是集配置與數據分析于一體的振動分析專業工具，提供豐富的數據分析功能，方便用戶對設備機組的健康狀態進行評估和故障診斷，詳見圖4。設備智能運維系統可以提供設備監控與診斷、故障預警與維修計劃等多項功能，從而實現設備的智能化管理。例如，支持實時監測設備的狀態和性能參數，包括振動、溫度、電流、轉速、壓力、流量等數據指標。同時，系統可以通過數據分析和智能算法判斷設備的運行情況，檢測可能存在的故障和異常；可以基于設備監控數據和算法模型進行故障預測，提前發現潛在的故障風險，并生成相應的維修計劃，與EAM 系統實現工單聯動，提高設備的可靠性，避免意外停機[4]。特色功能技術如下。

圖4 3D 可視化仿真模型

1.軟件架構

軟件系統采用B/S 架構，基于Linux 部署，支持廣域網運行環境，具有完整的網絡功能，支持基于服務器的客戶端分析、診斷、管理共享以及基于網絡瀏覽器的客戶端瀏覽和數據共享功能；支持公有部署和私有部署兩種部署方式，無論哪種部署方式，系統所有功能均能夠在無人工干預（正常系統運維除外）的情形下流暢運行，能夠實現對客戶設備的智能化監測和智能化分析診斷。

2.數據采集

軟件系統支持多類型數據采集策略，如同步振動采集、定時采集、基于轉速觸發的振動數據關聯采集以及振動異常狀態下的加密采集，避免故障數據遺漏。有線采集器的數據采集間隔時間采用數據加密采集策略，支持3 項指標數據，即：振動加速度有效值、速度有效值、溫度值采集，最低5s，也可選擇10s、15s，通過系統將數據直接上傳平臺系統，更易捕捉設備缺陷。同時，系統具備自檢功能：能對網絡通信狀態、傳感器狀態及內部硬件信息等進行檢查，若自檢存在異常，則給出提示信息。

3.數據處理

軟件系統具有實時數據服務端的數據清洗、自動過濾異常和跳變等垃圾數據處理的功能。同時，所有振動監測數據在現場服務器上的存儲具備合理的數據稀釋策略，保存所有報警數據和異常數據，以便進行數據的提取和深入分析。特有的故障信號降噪重構特征識別方法可自動識別并過濾咬鋼信號，實現軋鋼設備故障的準確診斷。

4.圖譜分析

針對設備的振動信息具備22 種圖譜分析工具，包括趨勢分析、時域分析、頻譜分析、轉速趨勢、溫度趨勢、位移趨勢、包絡解調、自適應包絡、濾波分析、EMD 分析、小波濾波、SVD 分析、相關分析、時頻分析、階次分析、交叉相位、倒譜分析、軸心軌跡、瀑布圖、高級頻譜分析、聲音播放、多維數據分析等，且工具中包含了特征頻率識別功能，能識別特征頻率并在頻譜中標記位置和階數。趨勢分析工具中可選擇多種測點指標，包括溫度、歪度、裕度、有效值、峭度、轉速、峰值、峭度密度、脈沖和沖擊能量比，可查看多類指標的歷史趨勢分析。專業工程師可通過實時分析設備的振動波形，進行設備健康狀態的診斷，出現檢測異?？梢詫崿F畫面閃爍報警，詳見圖5。

圖5 振動圖譜分析

5.多樣化報警體系

（1）支持告警閾值：軟件系統支持告警閾值配置功能，可根據需求對每臺設備或每個測點單獨設置報警值，能夠對機組進行持續的在線振動監測，可自動設置振動測量參數和報警值，且允許用戶自定義，并對異常狀態及時報警。系統具備基于國際振動標準（ISO-10816）設置報警門限功能，經過一段時間的數據積累之后，可設置新的報警門限，能避免反復穿越報警線、重復報警問題，并且不遺漏真實報警。經過一段時間的數據積累之后，系統可根據設備的當前狀態自動設置相應門限值；如設備有劣化過程，通過修改報警門限把控設備的劣化趨勢。

（2）支持智能算法預警：軟件系統上線后，算法會根據設備實際運轉特點自動敷設報警門限值。同時，可以將振動有效值、峭度，峭度密度等指標，以及加速度有效值、速度有效值、沖擊能量比、諧波數量、諧波能量5 項綜合指標，用于動設備早中期損傷的監測。此外，多專業數據融合報警體系以設備對象為核心，可以實現多種類別關聯數據的匯集，提供設備狀態數據、相關工藝過程數據的分析功能，為智能決策提供優質、足量的數據，避免預警過于頻繁或缺位。

6.設備健康度機理模型

通過機理模型和AI 智能算法對設備監測對象的數據進行總結對比，實現設備的狀態評估及預測，為運維人員提供重要的數據參考。在分析模型迭代升級方面，基于設備結構模型、振動機理兩個維度構建診斷算法，診斷結論精確到零件級，軟件系統中的無參數診斷算法可在無參數輸入的前提下實現部分軸承、齒輪、工頻故障（基礎松動、不平衡、不對中、共振）的分類判斷。本文研究的軟件系統中設備大類機理模型共11 個，其中：軸承故障4 個，齒輪故障3 個，工頻故障4 個。對于單臺設備進行“一機一模型”健康管理，實現設備的狀態評估及預測，為運維人員提供重要的數據參考。

7.可拓展設計

軟件系統支持本地及遠程訪問，能夠查詢相關監測數據；具備移動端設備管理功能，系統在開通廣域網的情況下，通過安裝移動客戶端手機APP，可以隨時了解設備運行狀態和報警情況，支持移動端服務請求功能。系統具備標準數據接口，可訪問系統內所有監測數據，且第三方軟件可通過數據接口實現與系統的通信及數據采集輸出。同時，開放接口程序，包括PC 端、移動端源代碼/接口等程序，部分業務數據庫表結構及說明等。并開放PC 端服務器數據庫的數據，包括原始數據、特征數據、報警數據、故障數據，具有API 接口協議。應用軟件應能通過局域網與機組的有線數據采集器通過以太網通信，實現遠程管理各個數據采集器的設置定義；能夠遠程在線顯示所有在線數據采集器的數據處理結果及其報警狀態信息；支持基于服務器的客戶端分析、診斷、管理共享及基于網絡瀏覽器的客戶端瀏覽。

（三）設備智能運維系統實施

1.設備狀態實時監測

設備智能運維系統通過與專業子系統的集成對接，實現對各類設備狀態的實時監測，及時給出相關報警或故障提示信息。系統可以對全公司生產、設備狀況進行實時監視，實時顯示各工序、機組及輔助設備的主要運行參數和設備狀態；設備智能運維系統只監測不控制，系統運行操控不會影響現場實際操控設備DCS/PLC 的正常運行。如需設備聯鎖保護和報警，設備聯鎖保護裝置可采用振動速度傳感器+傳輸線直接連接到PLC 上，0～20mA 間設定電流值。

設備智能運維系統在實時監測的基礎上還提供：（1）實時報警功能，設備運行參數超限報警；（2）趨勢查詢功能，可以在線查看實時歷史趨勢；（3）SOE 事件回溯功能，以事件為線索組織數據、重現事件發生前后的系統各類數據參數的情況。

2.多源數據整合

對振動、溫度、轉速、電流、電壓、流量、壓力、液位、油液雜質、視頻等多源異構數據信號制定數據分類規則，有序收集處理不同檢測數據、業務數據，并按照所制定的數據分類存儲規則，以設備對象為核心，進行高效關聯，便于各類診斷實施及數據查詢。同時，進行可視化功能開發，開發設備板塊的3D 可視化內容，主要包括：（1）設備報表/關鍵設備狀態報表；（2）設備監控看板，從而實現設備運行狀態趨勢及指標/設備關鍵KPI 指標。

3.特定設備專題分析

軟件系統設置特定設備專題分析功能：（1）振動專題分析功能生成12 種高級分析工具，具體包括倒譜分析、包絡解調、頻譜分析、特征提取、濾波分析、多次譜平均、加窗頻譜分析、階次分析、趨勢分析、軸心軌跡相關分析、轉速趨勢、時頻分析等分析圖譜，支持編輯診斷報告、預警、預防性維護建議。振動檢測故障范圍見表1。（2）油液專題分析功能能夠對油液的含水量、黏度、金屬磨粒等數據進行專題分析，對故障原因進行診斷，提出換油建議。（3）高壓設備試驗數據專題分析支持電氣設備交接試驗、絕緣預防性試驗數據管理。（4）高壓設備運行狀態分析、管理。

表1 振動檢測故障范圍

4.報表與分析

根據用戶管理需要，基于對應的模板，圍繞所轄的檢測設備、人工月運維服務信息，可自動或手動生成班報、日報、周報、旬報、月報、季報、年報等各種統計分析報表，也可以根據監管人員需要，基于時間條件、監測對象等進行自定義分析統計。面向對象和數據主要包括：（1）智能點檢結果；（2）設備超溫運行情況；（3）備用設備切換情況；（4）重要設備報警、故障信息；（5）設備作業率；（6）設備智能點檢數據分析、診斷、預警。采用多維度信息集成及信息關聯分析，獲取及提煉有用信息，減少誤報，提高故障預報的準確性。

5.設備工藝數據的應用

設備工藝數據獲取通過軟件方式進行對接，滿足標準通信接口OPC、Modbus 等要求，具體的對接因涉及產線現有工藝的權限開放、工藝參數數據標簽的提供、接口形式、網絡通暢情況，須先進行技術細節的交流，再確定接入方案。獲取自動化系統中的PLC 數據并進行數據歸并：①煉鐵區域以煤氣鼓風機為例，歸并下列PLC數據（括號中代表數據數量）：馬達溫度（e）、密封氮氣流量（a）、潤滑油壓（a）、消音器進出口壓差（a）、潤滑油過濾器壓差（a）、潤滑油出口壓力（a）、MCW 水流量（a）、潤滑油冷卻水流量（a）、加壓機振動（b）、馬達振動（b）、潤滑油油位（a）、潤滑油泄露油位（a）、馬達電流（a）等。②熱軋區域以精軋液壓伺服系統為例，對液壓缸、伺服閥等實時數據進行綜合判斷。綜合判斷規則的制定見表2。

表2 綜合判斷規則的制定

6.EAM 系統數據接口開發

通過與EAM 系統（企業資產管理系統）接口打通實現讀取設備檔案以及設備履歷，整合設備狀態數據，獲取設備型號、參數、點檢結果、故障、異常、檢修、維修、更換等靜態信息，與在線實時動態數據相結合，綜合分析設備運行狀態、傾向管理、健康度評價（建立健康度評價體系）。

（1）設備健康評價智能分析功能：基于不同設備的運行指標、運行特點、參數條件，建立設備監控評價體系與模型，根據不同的設備采集不同的設備和工藝參數，進行相應的處理，并依據專家經驗和設備相關信息，結合模型計算其健康度，同時進行長期的數據采集和存儲。實時監測設備的運行狀態，在設備劣化之前提出設備的維護或更換信息。以帶有主動散熱設備裝置的設備為例，通過對運行時間、轉速、系統溫度、運行噪聲的持續跟蹤學習，評估該類型散熱設備的健康程度，當發現散熱效果異常、噪聲增大時，評價設備健康，并預測設備健康走勢，對設備的主動維修、更換給出定性指標建議。

（2）設備運維事件誘因分析模塊：通過維修事件、維修記錄，結合設備操作日志的語義分析，挖掘分析引發設備故障的可能原因，并予以記錄歸納，建立事故誘因分析庫，實現對設備主動運維方案、故障排查解決方法的總結，為設備選型時的指標參數優化提供數據理論依據。

（3）設備故障知識庫、設備維護知識庫：基于健康評價、誘因分析模塊的結果，以及人工處置日志的智能化分析，打造設備故障與維護的知識庫，以便在系統發生故障時，實現自動/人工檢索適配，并給出相關處置建議，提升處置效率，優化新人指導的效能。

以設備為主體，通過對設備運行、點檢、檢維修、故障等業務進行全流程跟蹤與管控，為設備運行過程回溯、數據挖掘分析等提供支撐；通過精細化的設備維護管理，有效降低設備故障率，延長設備使用壽命，并且能夠全面提高設備管理工作效率，合理管控設備運行和維修成本，切實有效地解決企業設備管理痛點。

（四）面向智慧鋼鐵的虛擬現實技術應用探索

數字孿生是由物理資產、虛擬鏡像和用戶界面組成的混合模型。設備智能運維系統在軋鋼板塊的3.0 版本——《棒線材生產線設備數字孿生運維系統》，如圖6 所示。該系統結合當前影響鋼鐵企業生產設備穩定運行的問題、難點及痛點，聚焦生產設備運行管理和工廠數字化轉型升級，建立精準、實時、高效的數據互聯體系，通過數字孿生技術、人工智能技術，充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，實現現實場景與虛擬場景的實時交互與映射，在虛擬空間中完成“產線級、設備級、零部件級”映射，反映相對應的實體設備全生命周期過程[5]。面向智慧鋼鐵的設備智能運維系統將不斷迭代，利用虛擬現實技術、數字孿生技術、人工智能技術、物聯網技術、網絡及運算技術、人機交互技術、區塊鏈技術等多種前沿技術，豐富的功能和優異的用戶體驗，幫助其實現設備狀態管理的水平提升與全面優化。

圖6 棒線材生產線設備數字孿生運維系統（虛擬現實）

四、設備智能運維系統建設對鋼鐵行業的賦能作用

以B 鋼鐵集團有限公司W 條鋼廠為例，通過落地實施棒線材設備數字孿生運維系統，進行一系列技術創新，建立以故障預測和健康管理為核心的設備運維體系，對鋼鐵企業的賦能作用成效明顯。

面向智慧鋼鐵的棒線材設備數字孿生運維系統通過實時采集設備運行過程中的振動、溫度、電流、油液雜質、轉速等數據，建立多維度的數據分析與優化功能，以數據和信息分析進行有效的判斷和決策，準確預測出設備隱患，根據運行狀態，安排檢修計劃，實現了提升生產設備使用效率，同時節約檢修成本、有效避免突發故障和事故發生的目的。有關數據表明，某軋鋼生產線使用設備智能運維系統一段時間后，降低維護成本11%，提高生產率7%。

棒線材設備數字孿生運維系統聚焦鋼鐵工業生產設備運行管理和工廠數字化轉型升級，基于生產設備運行狀態數據的采集、匯聚、分析，以“產線級”“設備級”“零部件級”數字孿生3D 可視化的仿真方式在Web、APP 實現同步，對各類設備風險進行預警，便于監控和掌握設備狀況，判別設備異常，支撐開展預測性維護活動，避免、減緩、減少重大事故的發生，提高生產設備綜合運行效率。

五.結論及研究展望

工業設備數字化和智能化的發展，仍需依托設備本身的屬性、原理和運行過程，結合設備原理和智能化技術的系統，將獲得更多的應用和發展。實踐證明，設備智能運維系統在鋼鐵行業的落地實施，可支撐設備預測性維護策略實施，提高設備狀態管理的準確性、有效性。依托系統強大的分析功能，找出故障點、預判殘余壽命，歸納設備的故障規律，從而有效減少非計劃停機、降低維修費用、減少庫存資金占用，提高生產線運行效率和輔助管理決策，助力企業數字化轉型。同時，解決了重復投入建設、數字資源分散、設備故障預防應對能力不足等問題[6]。

近年來，設備智能運維系統已逐步成為鋼鐵企業數字化轉型升級的重要引擎，不僅賦予了智能制造新的內涵，而且通過數字孿生生產線的標桿示范作用，為推進行業可持續發展和打造智慧鋼鐵、推進新型工業化注入了新動能，助力實現高質量發展目標，為智能工廠建設、工業產業結構調整、新舊動能轉換不斷開展前沿探索。