智能维保

（工业智能实验室 工业智能论坛 2018-12-25）

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一、智能维保背景及内涵

由于现代装备系统正变得越来越复杂，使用尖端、特殊材料制造，技术越来越专注，其维保工作越来富有挑战性。以维护、维修与大修为核心的维修业利润空间巨大，是许多维保企业及装备原产企业蜂拥切分的大蛋糕。而传统的设备维保大多采用预防维护和事后维护的方式，即提前对设备进行检查保养，或者设备出现故障后再进行维修。预防性维护根据经验判断维护周期和维护项目，一方面，不能完全杜绝事故的发生；另一方面，频繁的维修又会造成不同程度的浪费。而设备故障、停产造成的损失更是不可估量。最为恰当的维护方式是能够根据设备的状态确定出保养和维修的最佳时间表：不要太早，也别太晚。智能维护应运而生。

智能维保指在设备管理及维保各个环节中，以计算机为工具，并借助人工智能、大数据等技术来实现分析、判断、推理、决策等各种管理和维修技术的总称。智能维保扩大了传统维保的范围，涉及到产品全生命周期的各个环节。智能维保促使传统维保的3个转变：从被动的故障维修向主动的预测性维保转变；从间断式维保向全生命周期维保转变；从硬件设备维保向系统集成服务维保转变。

二、智能维保系统

智能维保系统的核心技术是对设备和产品性能衰退过程的预测和评估，对设备或产品进行预测性维护，对设备或产品未来性能衰退状态进行全程预测，而不是对某个时刻的性能状态进行判断，其架构如下图所示。

一方面对使用中的设备或设施通过传感器及嵌入式智能系统对其状态进行监测（即健康监测），提取并分析相关的特征量从而实现对设备、设施的衰退管理；通过网络将设备、设施的状态数据传输到平台，经处理形成设备、设施的健康信息，实现对设备、设施的故障预测、运维决策等，从而实现预测性维护，并将零故障运行作为终极目标。

另一方面将预测性维护数据反馈到产品（即设备、设施）中心，在产品再设计时增强其可靠性和可用性，形成完善的六西格玛设计，实现产品的智能升级，最终实现产品的自主维护（即根据状态进行主动性、预测性的自主维护）。通过上述两方面形成闭环的产品（即设备、设施）全生命周期的信息管理。

智能维保的功能

1.可提供支撑设备、设施运维的增值服务和全生命周期的质保服务；

2.实现状态监测与故障诊断：通过智能化、组态化、模块化的监控装置，实现对设备、设施状态参数进行在线监测、故障诊断、离线分析、报警预警等功能；

3.实现远程运维，针对长寿命服役的设备设施的运维保养，建立健康监测服务系统，通过基于测量的量化指标来确定维护的优先次序；

4.建立疲劳模型，对设备性能进行评估，对设备生命周期的预测，估算设备整个生命周期的修复或维护费用，通过设备跟踪和网络平台进行远程监测等在线支持服务。

三、预测性维护

预测性维护是开展智能维保的技术手段，是以状态为依据（Condition Based）的维护，在机器运行时，对其主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定设施设备所处的状态，预测设施设备状态未来的发展趋势，依据其发展趋势和可能的故障模式，预先制定维护计划，确定设施设备应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。预测性维护集设施设备状态监测、故障诊断、故障预测、维修决策支持和维修活动于一体。

预测性维修的总体功能结构将保持相对固定， 相关部件的当前状态需要使用感测功能来确定。 基于此，对健康情况和现状的评估是可以实现的。 一方面，这是故障诊断和制定维修计划的先决条件；另一方面，这也是故障预测和制定维护计划的必要条件。最终，所有的维护措施都将需要无缝集成到制造运维管理层的运维管理方案中。

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上海产业技术研究院/上海计算机软件技术开发中心工业大数据服务创新中心，研究工业企业数字化、网络化和智能化转型发展所需的技术、标准、方法、能力评估工具等，为工业园区及制造型企业提供咨询规划及大数据分析服务。工业大数据服务创新中心提出了工业大数据架构、参与智能制造及工业大数据标准制定及开发智能制造能力测评工具，建设了工业大数据POC实验室，形成一套“诊断评估—发展规划——工业智能及大数据分析”的服务体系。面向工业园区及工业企业，组建工业智能服务联盟开展技术培训、沙龙、私人董事会等活动。通过线上线下服务相结合的新型服务模式，汇聚创新资源，提供咨询、展示、沟通平台，为工业园区、制造型企业及相关产品技术供应商提供产品对接及集成服务。

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