淺談設備管理數據化模型的建立與應用

戚洪軒

（山東鋼鐵集團日照有限公司，山東 日照 276805）

1 構建設備管理數據化模型的重要性

企業的最終目的是盈利，盈利的根本是平穩有序的完成企業制訂的生產運營目標。對于生產企業而言，設備的穩定順行是企業平穩有序達成生產運營目標的基石。從企業生產運營管理者角度出發，低成本、高績效的確保設備經濟可靠運行，是對所有設備管理者的最終要求。但既要求不斷降低設備管理成本，又要求設備保持穩定可靠，這本身并不符合客觀現實規律。無論如何精心維護，設備劣化程度只會隨著時間遷移而增長。隨著設備功能精度及設備穩定性的劣化，加之原材物料及人工成本的逐年上漲，以及采購備品備件及維修服務的科技附加值不斷增加，設備維護成本也必然會逐步提升。在這一過程中，如何以相對經濟的成本保障設備狀態完全處于可控區間，讓經濟性與可靠性這兩個互相矛盾的要求在一個受管控設備上達到動態平衡統一，是所有設備管理者所追求的最終工作目標。要達到這一目標，就要求設備管理者根據全廠設備對主線生產時間、產品產量、產品質量等因素的影響大小，統籌考慮不同維修方式所產生的維修成本，在綜合維修成本最優的前提下，采用最行之有效的維修方式。為達此目的，以預防性維修為主，多種維修方式并存的維修策略，因其靈活機動，維修成本較單一維修方式更優，更加適應當前設備種類功能多元化發展方向，便逐步成為各大生產企業普遍采用的維修策略。而預防性維修的核心則是基于對設備狀態信息精準掌控基礎上，對設備狀態劣化趨勢的預知預判。

在當今各類大型企業設備智能信息化監測設備迅猛發展的今天，利用各種設備在線/離線監測設備收集、處理設備信息，再通過智能設備管理系統平臺匯總、診斷、分析設備信息，將設備壽命周期中各類影響因素完全數據化，建立設備全壽命周期數據管控模型，通過描繪數據模型肖像，確定設備全壽命周期內的關鍵管控要素及影響要素，對設備壽命中期，即在線使用階段的各類要素進行實時監測管控，并根據管控結果優化設備前期、后期管理，實現對設備的全壽命周期的數據化管理，是確保預防性維修順利有效開展的最有效手段。

受工作性質、工作強度、大中院校畢業生工作選擇趨向性，甚至整個社會擇業理念等諸多因素影響，經驗豐富，技能水平高超的技術人員短缺，是各大生產企業均要面對的現實問題。同時，高庫存資金占用的大型事故件儲備，技術先進、實力強勁的專業化維修力量資源探尋，優質備品備件供應商名錄建立等問題，也是各企業設備管理者所要共同面臨的難題。為解決以上問題，打造一個集專業維修力量共享、大型事故件儲備共享、優質備品備件采購供應商共享、技術專家共享互助等功能于一身的工業智聯共享平臺，于同行業內合理調配檢修及備品備件相關資源；共享優質設備專業維修服務供應商、備品備件供應商信息；充分發揮有限的高水平技術人員能力，在同行業中實現設備專家共享，是當今世界政治格局演化下未來設備管理的發展方向，也是實現同行業內物聯互通，降本增效，資源效率最大化，形成行業國際比較優勢的重要手段之一。在這一過程中，充分利用設備數據管控模型，在元宇宙中構建成臺套設備，甚至整個產線虛擬模型，共享設備數據信息，方便共享專家對設備問題進行遠程診斷、遠程技術培訓，是整個平臺建立的重要基礎。

2 設備管理數據化模型的建立方法

設備管理數據化模型建立的首要，便是按照T/CAPE 10001-2017《設備管理體系要求》中的管控環節，根據設備出廠設計參數，結合高技能水平設備工程技術人員的豐富經驗，建立數據化模型的基礎框架。此框架初步包含設備使用的環境條件、載荷極限、操作規程、各零部件預期壽命、易損件明細、正常功能精度參數、常見故障外在表現數據、設備在線壽命周期分布、各周期參數變化規律、工藝操作影響因素、檢修技術標準、備品備件使用記錄及供應商信息等基礎構成要素。

將基礎框架要素作為開展點檢維護的依據，在設備在線使用壽命周期內，通過在線/離線設備狀態監測、日常工技人員點檢維護、專業檢測儀器等方式發現設備隱患及異常設備參數變化；對于出現的故障/事故進行透徹的根因分析，切實找出故障/事故發生的最根本原因，明確故障/事故發生的一切要素參數，按照管理制度流程、環境參數變化、產品工藝變化、違規異常操作、備品備件質量、控制系統故障、檢修質量控制等進行分門別類，最后，將各類要素參數補充至數據模型中；再依據設備隱患及異常參數，結合故障發生要素參數制定技改、檢修計劃，在整個檢修過程中通過對檢修現場實施觀察分析，形成依托檢修計劃的過程數據；最后，根據技改、檢修結果，反饋基礎要素的準確性，驗證模型框架構成要素中的標準數據與實際設備狀態變化是否相符合，進而不斷優化、完善基礎要素，形成管控閉環。

在制定標準-依標準實施作業-驗證優化標準的閉環管控過程中，要充分考慮設備在線壽命周期中各參數變化趨勢，將設備在線壽命周期也劃分為前(初上線磨合期)、中（平穩使用期）、后（因狀態劣化導致即將下線期）三個階段，制定符合每個階段設備狀態特性的設備數據階段模型。通過不斷優化完善模型基準數據，使虛擬模型不斷接近實物設備，進一步強化虛擬模型的現實指導意義，使基于模型數據開展的設備狀態預知預判更加精準。

3 設備管理數據化模型的應用

（1）故障是設備成本最大的浪費源，設備管理數據化模型的應用，可以大大增加點檢準確性，提升設備的預知預控精準度，降低設備故障發生率?，F今各大企業設備管理制度基本均采用點檢定修制，點檢與檢修是整個制度的開端與終結。點檢是掌握設備運行狀態，是檢修計劃、備品備件更換計劃、技改技措計劃制定的依據，是業務的開端；而檢修則是解決隱患故障問題，是實施備品備件更換、技改技措的載體，是業務的終結。點檢形成了設備管理標準數據與設備維修費用計劃，而檢修則驗證了標準數據的準確性，同時也是維修費用計劃落實的途徑。通過數據化模型的構建與應用，不斷地驗證優化完善點檢維護標準，使標準更加貼合實際，具備強大的業務指導意義，強化設備狀態掌控程度，更有針對性的管控設備隱患，依據點檢產生的各類計劃更加精準，將設備隱患消滅于萌芽，減少設備故障產生的成本浪費。

（2）檢修作為點檢定修制業務的結果端，其本身便是最大的設備成本集中項，設備管控數據模型建立后，通過不斷完善模型構架中的檢修模塊，可以對降低檢修成本形成強有力的數據支撐。檢修實施前依據模型中維修技術標準制定詳盡的檢修實施方案，細致規劃檢修時間節點、作業點、檢修施工力量、工器具準備、安全隱患辨識，明確各節點參檢工種、人數、工器具種類及數量、檢修安全管控措施、現場施工管控措施等。在檢修過程中進行寫實分析，查找檢修過程中的浪費點，確保檢修過程中每個節點均參檢人員數量合理，無閑置或短缺人員現象；工器具準備充足，無臨場尋找或制作工器具情況；安全隱患辨識全面且完全受控；施工現場整潔有序。最終對比優化維修技術標準及檢修實施方案，形成相對固定的檢修管理模塊，以達到減少檢修作業時間、提升檢修效率、降低檢修安全隱患、優化壓減檢修人工成本的目的。其相關數據也是維修業務服務商評價最重要的數據依據。

（3）設備管控數據模型對備件管控也提供了堅實的數據基礎支撐。依據備件價值及消耗原因將備件庫存結構分為三大類，工藝件（隨著生產的進行，受高溫、磨損等原因必然會不斷消耗的備件）、事故件（影響大、高價值、難采購、生產周期長的備件）、日常消耗件（日常定期更換或故障消耗的備件）。其中工藝件消耗隨著產量及工藝的變動而變動，但工藝不變的情況下，歷史數據統計分析理論上應呈現出噸產品月度消耗處于一個小幅區間內的相對穩定的數值。事故件理論上必然會長期固定占用庫存資金份額。日常消耗件可以分為定期維護消耗和故障消耗兩類，其中定期維護消耗理論上也屬于一個相對穩定值，應與備件壽命掛鉤，是備件質量、承諾壽命兌現率的基礎數據，是備件供應商評價的重要支撐；而故障消耗受故障及事故影響，數值波動較大。通過收集以上基礎數據，加之在數據模型中錄入備件供應商、預期壽命、技術參數等信息，并對備件在線狀態進行跟蹤統計，最終建立以壽命、質量、噸鋼消耗曲線、劣化趨勢為主要內容的備件管控模塊。通過預期壽命與實際壽命對比、備件下線根因分析、備件質量評價、噸鋼消耗曲線指標制定、劣化趨勢周期測算等方式，建立結構合理、相對穩定的備件庫存數據，可以最大限度壓縮庫存資金占用，降低設備成本。同時，也可以根據模型對備件供應商進行公平合理的評價，是備件新品采購、備件修復業務開展的最重要數據依據。盡可能避免各類供應商評價過程中的人為干擾因素，從選擇依據方面最大程度降低紀檢監察方面風險。

（4）設備管理數據化模型是行業元宇宙智聯共享平臺的根基。隨著5G 網絡新技術的應用、元宇宙概念的興起，依據數據模型整合現實設備管理系統信息，在元宇宙中搭建虛擬工廠產線，創建模擬管理平臺，再通過手機APP 實現設備信息實時掌控，對智能設備、產線實現遠程控制、點檢維護，提升工作效率，降低勞動強度，降低人工成本，已逐步成為未來設備管理發展方向。

4 結語

設備管理數據化模型的建立與應用是企業經營的保障，是設備管理的本質要求，是解決當前設備管理諸多難題的最優解，也是在科技日新月異的當下，提升行業國際地位的最有效手段。