基于工业互联网的无缝钢管产线关键设备智能运维及健康管理

基于无缝钢管过程中多时段、非线性、多变量等特点，华菱衡钢对Φ180、Φ340等无缝钢管产线实行智能化改造，实施基于工业互联网的无缝钢管产线关键设备智能运维及健康管理项目后，基于关键设备在线状态监测诊断、控制系统工艺参数、生产现场视频、现场点检、离线检测的整体融合，通过设备故障预测及预测性维护，平均为每条钢管产线在6个月内减少非计划停机时间近96小时，关键设备的故障漏报率0，误报率低于5%，降低点检人员的工作量60%，并促使设备故障停机率降低18%，促使生产作业率提高15%，设备管理由事后维修、计划维修向预测性维护迈进，全力推进其设备智能运维及健康管理能力达到国际无缝钢管行业先进水平。具体成果如下： 成果一：设备上下游企业横向互联，贯穿全寿命周期健康管理 本项目致力于实现无缝钢管产线设备的规范化、科学化、智能化管理，创新性地实现钢管产线设备上下游企业(机械零部件供应商、轧机、电机等设备生产商、产线设计院、钢铁企业、设备健康管理技术服务商)之间的横向互联，以全寿命周期为主线，以预防性维护为中心，通过全寿命周期数据流程实现钢管产线设备上下游企业的互联互通，实现上下游企业资产效益的全面提升。 成果二：打破数据孤岛，实现状态、工艺、生产多维数据聚合 本项目创新性地通过传感器数据采集平台（DA）数据接口、故障诊断数据接口、ERP及数采平台系统接口等有效汇聚设备运行数据、工艺参数、质量检测数据、物料配送数据和进度管理数据等现场生产数据，综合分析设备健康状态；通过状态、工艺、生产多维数据聚合制造工艺、生产流程、设备维护、能耗、质量管理等场景中实现多种价值：优化生产过程中参数配置；提升排产、进度、物料、人员等方面管理的准确性；实时在线监控设备运行状态，实现设备预测性维护；提高能源使用效率，实现节能减排；实现在线质量检测和异常分析，降低产品不良率。 成果三：基于数据统计的设备健康状态可视化看板 本项目创新性地建立状态、工艺、生产多维数据之间的关联关系，基于多变量趋势特征对钢管产线设备不同时间区间的健康/报警状态应用描述型分析方法，通过设置表征设备状态发展的参数、特征模式、状态发展评价条件，创新性地建立同类型设备的横向对比评价参数及准则，并通过BI报表整合分析结果，直观展示钢管产线设备的报警原因分析数据，为产线设备的稳定性、可靠性、维修必要性提供评估依据及判据，避免“过剩维修”，有效减少设备停机维修时间。 成果四：基于诊断型、预测型分析方法的设备故障隐患可视化 本项目创新性地汇集了钢管产线设备机械旋转部件参数信息，构建关键设备机械旋转部件参数信息数据库，建立设备的滚动轴承、滑动轴承、齿轮、轴系等故障诊断模型，基于人工智能、神经网络算法实现高精度的设备故障定位。在故障精准定位的基础上，基于诊断型数据分析结果，应用预测型分析方法，应用聚类分析算法建立多变量数据之间的关联关系，通过预测模型来预测钢管产线设备未来可能会发生的故障类型及故障时间点，在工业互联网平台及智能移动终端APP应用中以三维动态交互式可视化模型的方式直观展示设备的故障部位、严重程度及恶化趋势预测。 成果五：基于数据挖掘的标准库、案例库、知识库积累与复用 本项目创新性地构建设备异常案例库、设备故障案例库、设备检修案例库、标准库、学习管理系统，将设备运维过程中的数据转化为知识，以“生产工序→重点设备→重点部件”建立的点检标准、润滑标准、维修技术标准、维修作业标准、报警标准、故障库的知识库数据为基础，通过梳理形成以设备为中心的“知识关系库”，并实现故障智能诊断、设备智能维护等知识的固化、积累和复用。