作為推動國民經濟發展的基礎，水泥行業對國家數字中國戰略部署進行了積極響應，不斷加快數字化、智能化轉型升級的步伐，實現高質量發展。國內不少水泥龍頭企業已經站在數字化、智能化潮頭，率先將5G、大數據、人工智能、云計算、物聯網等技術應用于水泥生產，涌現出包括金隅冀東、槐坎南方、紅獅集團等等在內的一大批水泥智能示范工廠，為水泥行業智能化發展拉開了序幕。

　　在此背景下，為了從微觀角度更具體地了解各大水泥企業如何落實與執行智能化措施，水泥人網走訪了十多個水泥集團企業。近期水泥人網了解到某水泥集團在使用一套管理系統后，實現了設備停機率降低50%，最大化減少因設備問題對產量造成的影響，并有效降低10%的庫存資金占用的管理目標。

　　從該水泥廠負責人處了解到，實現目標的秘密在于兩個驅動：“技術+管理”驅動與“數據+工作流”驅動。

　　“轉型升級需要技術和管理雙輪驅動。技術與管理是推動智慧工業進步的兩面，技術水平固然重要，但在某種程度上，管理創新會對技術應用產生更為深遠的影響。”

　　經詢問，這個套管理系統是西安因聯信息科技有限公司(以下簡稱“因聯科技”)自主研發的iPHM設備健康智能運維平臺，該平臺利用物聯網、大數據、人工智能、云計算等技術，以工業互聯網平臺為支撐，建立包含設備實時狀態監測、設備智能預警、設備故障智能診斷的設備預測性維護等模式，并融入了企業全壽命周期的保全管理思想，以設備資產編碼為基礎，結合工單管理，隱患管理等組成“數據驅動+工作流驅動”雙驅動設備運維閉環全過程，最終實現提高維修效率，降低總體維護成本，提升設備可靠性，對設備管理進行持續優化的目標。

統一設備資產編碼規范

建立設備資產臺賬

　　據水泥人網了解，該水泥企業為了解決設備資產管理不清晰的問題，通過系統平臺按照整體設備資產編碼的統一規范，對關鍵設備的規格參數、技術標準、圖紙等信息，并結合設備的安裝、維檢修過程、告警記錄和工藝信息建立設備資產管理臺賬，便于設備的集中管理。該平臺還支持在設備資產臺賬的基礎上，將同一機理的設備抽象化、模型化，建立設備數字模型，將設備數字模型作為運維管理的基礎知識庫。

設備狀態的實時監測

建立設備異常四級預警管理機制

　　為了解決傳統點巡檢設備安全隱患無法及時發現，查找被動的情況，系統平臺建立了機理模型+預警算法模型，根據設備劣化趨勢和設備故障嚴重程度提出四級預警機制，不同等級預警，觸發相應的工作流。針對一二級報警，持續關注確保備件;針對三級報警，設備需要重點看護且在監控下運行;而對于四級報警，則需要客戶盡快擇機進行維護或者檢修。

　　確保現場設備故障問題處理的時效性，極大降低人工巡檢頻次，用精準巡檢替代之前大量的無效巡檢，比如由原來4次/天、1次/2h的巡檢頻次，改為1次/天，減少了巡檢人員勞動強度，釋放勞動力，更重要的是工作方式發生了根本性變化，即由原來的“人找事”，變為了現在的“事找人”，人員安排更加合理高效。

　　生產管轄區域內某臺設備如果發生異常，相應負責的生產部、設備部、技術操作員等相關人員均會在短信、微信小程序上第一時間收到告警信息，根據報警等級采取相應預防措施，告警級別高，水泥廠相關對接人員還會接到遠程診斷專家電話告知，形成了報警觸發事件流轉機制，現場進行巡檢確認，建立告警工單、隱患工單及維修工單管理，讓系統平臺變為管理交流平臺，根據設備告警的嚴重程度，制定相應的解決方案，并由此制定檢修計劃，以可靠性分析為基礎，建立預測性維護檢修模式，大大提升設備運維效率，有效將突發意外停機變為可控的計劃性停機，設備停機率減少50%以上。

故障智能診斷+專家人工診斷

建立故障診斷知識庫

　　系統平臺解決了維修人員經驗不足、每次處理故障及產線停機維修間隔時間過長的問題。平臺系統內置了故障算法模型，讓故障診斷分析自動化、智能化。此模型建立在對水泥工藝流程設備機理的理解基礎上，常規故障系統自診斷，并自動生成診斷報告，作為設備管理人員輔助診斷分析管理工具，大大提高了設備維修的工作效率，復雜故障由系統平臺的智能診斷和遠程專家診斷，雙診斷模式，有力保障設備維修效率，定位設備故障部位及嚴重程度，減少了設備維修的時間，從而縮短設備停機時間，最大化減少因設備停機對生產任務的影響。

　　基于智能診斷+AI算法模型，以物聯網驅動”務”聯網，減輕對專家經驗依賴，提高運維知識可復用性，建立故障運維知識庫。隨著設備異常識別、故障根因判斷、定位故障部件等案例數據的不斷積累，預警診斷更加智慧化，可驅動設備標準維護、工單管理、資源調配等與業務設備智能化管理。從設備告警推動，現場問題處理，在線備件管理，進而實現故障處置的流程優化，形成設備故障全生命周期閉環管理。對于成功的案例經驗，則可作為設備運維數字化案例資產進行積累，減少診斷過程對專家知識經驗的依賴，達到封裝固化可復用的目標。

設備壽命趨勢預測

建立備品備件優化管理機制

　　該水泥廠通過平臺系統解決了‘因過多的備件庫存占用企業較多的資金，庫存量過小又影響設備及生產的正常運行’的兩難問題。系統可協助設備管理人員通過對設備維修歷史數據進行統計分析，根據設備劣化趨勢，識別故障率較高的設備和零部件，為設備選型和備品備件儲備提供科學建議;同時能夠基于報警和診斷分析結論，輔助設備管理人員對備件時間、種類和數量進行預測，從而建立備品備件優化管理機制，提高庫存周轉率，降低備件庫存10%-15%的資金占用。

　　據水泥人網了解，因聯科技的這套系統已經應用在了金隅冀東、紅獅、堯柏、中聯、西南等水泥企業，并隨著接入設備的數據越來越豐富，設備狀態數據、故障數據的不斷積累，形成識別度高、準確率高、可靠性高的“三高”算法模型，為水泥企業從設備預測性維護技術上賦能、賦智，并融入了設備精益管理思想，為企業降本增效提供智能化手段。

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