针对锻造数字化车间关键设备的运维痛点，运用工业数据采集、网络传输、大数据分析与可视化管理等技术，构建起一套覆盖点巡检、状态监测、故障预警、检修管理、OEE评价的设备智能远程运维体系，实现重点参数自动点检覆盖率100%、设备状态远程监控、故障提前预判与预知维修，推动设备管理由传统人工模式向数字化、智能化、远程化转型，提升设备综合效率与生产保障能力。

 

锻造数字化车间关键设备通常以压力机、炉窑等重型装备为主，承担核心锻件生产任务。当前，设备管理长期沿用传统模式，存在管理思路老化、手段陈旧、数字化水平偏低、人工依赖度高等问题。点巡检以纸质记录和感官判断为主，数据支撑不足；故障判断滞后，处置周期长；缺乏标准数据库与远程预警能力；尚未形成预知维修体系；设备运行状态难以宏观掌控，无法满足世界一流设备管理及“零故障”运行要求。

 

为破解上述瓶颈，依托智能化采集、信息化传输、大数据分析等技术，建立设备智能远程运维系统，实现关键设备全生命周期在线管控，做到状态可视、故障可预、维修可预知等，全面提升设备管理精细化与智能化水平。

 

设备智能控制与远程运维系统的应用意义

采用关键设备智能点巡检、远程监控、在线传输、智能预警模式，替代传统纸质巡检方式，重点参数自动点检率达100%。基于运行数据统计分析，实现故障提前预判、在线诊断、寿命分析、趋势预测，构建预知维修模式，降低非计划停机频次。以OEE设备综合效率为评价抓手，暴露管理短板、挖掘设备潜力、提升生产效率，降低单位产品成本。打通设备台账、检修、点检、故障、图纸的数据壁垒，建立远程运维数据中台，实现设备管理全程信息化、可视化、可追溯。推动设备管理向智能化、数字化、高精尖升级，助力实现设备故障停机率趋近于零，打造世界一流设备管理水平。

 

设备智能控制与远程运维系统的整体架构

系统建设目标要求

⑴智能点巡检全覆盖。

以自动化数据采集为核心，替代人工感官点检，实现关键部位参数自动采集、异常实时报警、漏检自动统计，点检过程全程序化、智能化。

 

⑵远程状态实时可控。

建立设备在线监测平台，实现压力机、炉窑等关键设备开停机、运行参数、预警信息远程可视，管理人员足不出户即可掌握设备状态。

 

⑶故障预知精准可防。

构建故障采集、传输、统计、分析、案例库体系，实现故障原因快速定位、维修方案复用、停机率持续优化，向零故障目标逼近。

 

⑷检修管理标准可依。

建立计划检修数据库、检修工艺库、电子图纸库，实现检修任务自动下发、执行跟踪、完成率统计，推动标准化、预知性检修。

 

⑸效率评价量化可优。

以OEE模型量化设备综合效率，系统识别时间损失、性能损失、质量损失，持续优化瓶颈，提升设备产出能力。

 

系统建设的具体架构

系统以数据采集为基础、平台集成为核心、可视化展示为窗口、闭环管理为目标，分为四层架构。

 

⑴设备层。三台压力机、炉窑等关键生产设备，为运维对象与数据源；

 

⑵采集层。通过传感器、智能化采集终端、网络传输，获取温度、压力、振动、运行时长、启停状态等关键参数；

 

⑶应用层。包含基础信息管理、智能点巡检、计划检修、故障传输与诊断、电子图文库、OEE分析六大核心模块；

 

⑷展示层。设备综合信息数据总览平台，实现运维数据集中可视化、大数据分析与决策支撑。

 

设备智能控制与远程运维系统的实施方案及实际应用

设备基础信息管理平台搭建

建立远程运维主界面与基础菜单程序，构建统一设备信息底座。

 

⑴设备台账管理。实现设备全生命周期基础信息线上化、标准化管理；

 

⑵计划检修程序。搭建检修工艺库，与APS融合，实现预知和计划检修自动下发、执行统计、完成率自动计算；

 

⑶设备电子图文库。图纸、说明书、技术资料在线化，便于管理人员与维修人员快速查阅，支撑高效检修。

 

智能点巡检模块开发

以数据采集替代人工记录，实现点检智能化(图1)。

图1 点检数字化看板

⑴关键参数自动采集、自动生成点检结果；

 

⑵对点检异常、漏检数据自动统计、智能分析、实时提示；

 

⑶实现点检全流程程序化、闭环化，消除人工误差与管理盲区。

 

故障信息数据传输与管理平台建设

建立全流程故障管理体系(图2)。

图2 故障率看板

⑴对故障发生时间、原因、维修过程、验收结果、结束时间全程记录；

 

⑵自动统计故障停机时间、停机率，对比分析设备运行差异；

 

⑶形成维修案例标准库，同类故障快速复用解决方案，缩短处置时间。

设备在线监测与预警报警平台构建

 

对压力机、炉窑等关键设备运行参数集中采集，实现开停机状态、运行工况、预警报警信息实时监控；结合专家知识库，维修人员依据预警信息快速处置，实现在线诊断、提前干预；支持远程访问，真正实现设备运维“足不出户、全域掌控”。

 

OEE 设备综合效率计算与分析应用

建立OEE计算模型(图3)，计算公式为：OEE=时间开动率×性能开动率×合格品率；自动采集计划运行时间、实际生产时间、净生产时间、合格产量等数据，实时计算OEE值；对标世界级水平(OEE ≥80%)，定位效率损失环节，指导生产与设备优化；以OEE为抓手，系统降低瓶颈损失，释放设备产能。

图3 设备OEE看板

 

设备综合信息数据总览平台(数据中台)

整合停机率、计划检修、点巡检、故障信息、OEE分析等数据，打造远程运维数据中台(图4)；打破信息孤岛，实现设备数据互通共享；提供可视化驾驶舱，支持多维度统计、趋势分析、异常预警；为设备管理、生产调度、维修决策提供数据支撑。

图4 数据中台

 

通过上述措施，依托大数据分析和可视化手段，实现了锻造生产线中重点设备、关键环节、关键工序现场运行可视化覆盖率100%的目标。

 

应用总结与展望

直接效益

设备管理由人工纸质记录转为全程信息化管理，点检、检修、故障、状态监控形成闭环且可控；实现在线诊断、预知维修，设备故障率显著下降，维修效率提升；OEE评价精准暴露设备运行问题，设备潜力充分释放，生产效率大幅提高；设备状态远程可视化、实时化，管理决策更科学、响应更迅速。

 

间接效益

系统长期运行可显著降低设备停机率，向零故障目标持续逼近；提升生产准时化水平，降低综合能耗与运维成本；形成可复制、可推广的重型设备智能远程运维模式，支撑企业数字化转型与世界一流设备管理建设。

 

应用反思

设备智能远程运维系统建设需持续深化数据治理、模型优化、边缘计算、预测算法应用，进一步提升故障预测准确率与维修智能化水平；未来可与生产MES、ERP、智能锻造系统深度融合，打通设备—工艺—生产数据链，向数字孪生、自主决策、全流程智能运维方向升级，为大型装备制造业设备智能化管理提供更完整的解决方案。