基于状态监测的智能化关键设备管理

一、立项背景

随着德国工业 4.0 的兴起及中国制造 2025规划的落实推进，制造设备向着自动化与智能化的方向不断深入发展。生产规模化、产品定制化、设备健康多样化、生产系统复杂化、决策需求动态化的生产模式逐步普及深化。以预知性维护决策为核心的智能化设备管理理念和方法成为设备管理领域的热门研究方向。智能化设备管理通过大数据及智能决策算法，基于设备健康状态趋势智能规划设备维护方案，在保障生产可持续性、设备安全与可靠性、减少维护或停机成本、提高设备可用性等方面具有较大优势，对企业实现面向智能制造的全面转型具有十分重要的意义。

二、主要内涵与做法

基于状态监测的智能化关键设备管理的内涵：为了分清主次，使设备管理更有效率，设备公司将部分在生产中承担关键工序，对产品质量或者安全、环保有重大影响的生产设备，选为企业的关键设备，制定了专项管理方案，以最高的设备综合效率为目标，对其实施信息化与精细化管理，在TPM设备管理的基础上提升设备管理的精细化与信息化，使设备管理体系与智能制造技术的发展相匹配，通过数据采集技术采集设备实时数据,实现设备实时监控；利用大数据分析技术与统计学模型对设备指标进行分析，为生产与设备管理提供实时决策信息，实现设备管理可视化；采用设备故障编码技术，建立设备故障知识库，在数据分析的基础上建立设备维护规划模型，制定备件订购策略，开展主要备件寿命管理，全面推进关键设备的预防性维护；采集零件生产信息，辅助生产计划的制定与调整；最终构建出基于状态监测的智能化关键设备管理，实现设备信息技术与设备管理理念的深度融合，进一步提高设备管理水平，有效提高设备的综合效益。主要做法如下：

1、实现关键设备状态监控与大数据分析

成飞公司通过设备现场管理总线平台实现了对主要零件加工厂的关键设备实时信息采集与监控，同时在数据实时采集的基础上实现了成飞公司关键设备绩效的可视化管理。

2、构建智能化的设备维修管理平台

成飞公司通过设备现场管理总线与ERP3.0等系统构建设备故障专家知识库，通过对设备故障数据的挖掘，为维修人员提供智能化的设备维修管理平台，实现了实时故障监控，在推进设备故障管理信息化的基础上组织实施关键设备的预防性维修。

3、备件资源共享与采购策略优化

为解决关键设备备件快速供应及共享问题，制定了基于故障预测的关键设备备件采购策略，建立内部二级储备备件的资源共享机制。

三、创新亮点和值得学习借鉴之处

基于状态监测的智能化关键设备管理的主要创新亮点如下：

1、通过构建统一的设备现场管理总线平台，实现各类数控设备、生产线、自动控制设备、航专设备的数据实时自动采集，并整合公司部分专业厂已有的数控机床实时数据采集系统（DNC），实现公司级设备管理的实时监控；

2、采用大数据处理分析方法，运用设备管理指标模型对设备现场管理总线平台采集的设备运行数据进行分析，实现设备完好率、设备利用率、设备MTBF（平均故障间隔时间）、MTTR（平均故障修复时间）等多个指标的自动评测，可提供各种类型的设备智能分析报表，为公司生产安排和经营提供数据支撑。

3、在数据采集的基础上建立设备故障知识库与维护规划模型，根据设备的MTBF（平均故障间隔时间）、MTTR（平均故障修复时间）、故障记录与维修记录来综合判断该设备的健康状态，制定科学合理的预防性维修维修计划。

四、实施应用前后效果（益）情况对比

成飞公司对实施基于状态监测的智能化关键设备管理前后的关键设备故障停机时间、故障停机率、MTBF（平均故障间隔时间）、MTTR（平均故障修复时间）以及设备利用率等指标进行对比分析。在统计数据时，以125台关键设备为统计对象，数据来源于成飞公司的ERP3.0系统，其中2018年为管理改善实施前，2019为管理改善实施后，统计结果如下表所示：

关键设备指标对比

指标名称

2018年

2019年

故障总次数

226

206

故障停机时间（h）

23257

10546

故障停机率

3.50%

1.59%

设备利用率

43.70%

47.06%

MTBF（平均故障间隔时间：单位h）

1264.6

1516.3

MTTR（平均故障修复时间：单位h）

102.9

51.2

数据来源：成飞公司ERP3.0系统

可见，与2018年相比，2019年关键设备的故障停机率下降54.6%，设备利用率提升7%，MTBF提升了19.9%，MTTR降低了50.2%，设备效能提升显著。

五、可推广应用范围

本项目提升了成飞公司的关键设备的管理水平，对航空制造企业的设备管理具有一定的借鉴意义，可推广应用于制造业、航空业等智能制造应用行业。