有色金属行业设备维护的未来：预测性技术引领革新
发布时间：2024-08-16
随着工业4.0的浪潮席卷全球，我国有色金属行业正处于由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，亟待与新一代信息技术在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合发展。
预测性维护技术作为智能制造的重要组成部分，正逐步成为有色金属行业设备维护的新常态，加快建立涵盖基础综合、装备与系统、智能工厂及评价等方面的智能制造标准体系，引领着行业维护模式的深刻变革，不断推进有色金属行业智能化发展。
行业痛点
01 数字化基础薄弱
部分生产现场设备设施老旧，故障率高，机械化程度低。自动化设备数据自动采集能力弱，人工参与多。
02 有色金属产业链长
有色金属产业链较长、如何构建数字矿山、数字冶炼、数字加工多链协同的数字化转型及机制需要考虑的要素较多。
03 信息实时共享差
企业多采用自上而下的传统管理模式，安全生产管理信息化水平较低，信息资源实时共亨性差，安全管理人员工作繁重日效率低。
04 管控落地难
产业链长、劳动密集、消耗密集、成本密集、效率低下、专家依赖安全风险管控落地难。
目前对各类设备的监测，传统的运维方式以点巡检、计划检修、事后维修为主，使用最多的方式是通过人工手持巡检设备定期巡检。而此种方式有很多的弊端： ①测量不准，人为的、环境的干扰因素大；②温度的异常不能及时的发现；③对历史数据无法进行及时、有效的分析，因而存在无法及时发现故障的隐患；④劳动强度大，需增加工作人员；⑤电气设备内部的一些关键接点的温度无法测量。
智能运维
通过企业设备管理的信息化、智能化，推动企业进行数字化变革，融入设备故障预测性维护技术，与计划性检修、预防性维护、点检运维相结合的方式，实现设备的精准运维和检修能力提升。
系统架构
01 数据采集层：通过智能传感器实时采集设备的运行数据，并传输至数据处理中心。
02 边缘计算层：利用大数据平台对采集到的数据进行清洗、预处理，提取关键特征信息。
03 平台服务层：基于人工智能算法，对处理后的数据进行深度分析，建立设备故障预测模型，预测潜在故障点及故障发生概率。
04 智能运维层：根据预测结果，生成维护建议和优化方案，为管理层和运维人员提供决策支持。运维人员根据系统建议，实施相应的维护措施，确保设备的稳定高效运行。
通过实时数据采集与分析，系统能够精准预测设备故障，使维护人员能够在故障发生前介入处理，避免了因设备突然停机而造成的生产中断。还能够优化维修计划，减少非计划停机时间和维修成本，提高整体生产效率。
实施案例
某业内知名的铜箔专业制造商、中国电子铜箔材料专业十强企业，电解铜箔生产基地拥有大大小小近百种设备，包括阴极辊、生箔一体机、表面处理机和溶铜系统等。这些设备价值高昂，一旦出现故障，不仅会导致生产线停机，还会增加维修成本和生产损失。因此，如何预防设备故障、减少停机时间成为企业关注的重点。
建设思路
全厂覆盖关键设备，在泵机及风机监测部位安装测振、测温传感器，主机设备3-10个测点，辅机设备1-2额测点，监测设备59台，测点约300个，部署AI学习智能算法。以最少的测点（最少的投资）实现设备的异常诊断。
实际效果
代替人工巡检实现减员增效目标，减少了70%人工巡检工作。设备的故障提前预警，避免了设备的持续劣化，大比例减少了机械和电气的故障，确保了设备运行时间。更是推动有色金属行业向智能化生产转型的关键力量。
通过工厂设备管理的信息化、智能化推动工厂进行数字化变革。由事后维护到在线监测，从预防性维护发展至预测性维护，实现工厂设备的全生命周期管理，推动行业向更高质量、更智能化、更绿色低碳的方向发展！
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