11月4-5日，由上海澤為資訊集團(tuán)主辦的2021工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)大會(huì)在上海隆重舉行。作為國(guó)內(nèi)工業(yè)裝備智能運(yùn)維解決方案和云服務(wù)提供商，因聯(lián)科技受邀參加，總經(jīng)理兼CEO呂芳洲出席現(xiàn)場(chǎng)并在會(huì)上作《智能維護(hù)落地實(shí)踐——打造技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用發(fā)展內(nèi)循環(huán)》的主題演講。

本次大會(huì)以“見證改變，深入變革，發(fā)現(xiàn)未來(lái)”為主題，涵蓋云平臺(tái)、大數(shù)據(jù)、5G、數(shù)據(jù)采集、工業(yè)軟件等最新技術(shù)應(yīng)用，從IIoT平臺(tái)、工業(yè)軟件、智能維護(hù)和數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)分析四個(gè)不同維度討論工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用。會(huì)議邀請(qǐng)了中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院、艾默生、霍尼韋爾、英特爾亞太、紫光云、中服軟件、用友網(wǎng)絡(luò)科技等行業(yè)內(nèi)知名企業(yè)高管、行業(yè)專家及協(xié)會(huì)參與，共同探討工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用及制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地實(shí)踐，吸引了300多人參加。

5日上午，呂芳洲作了《智能維護(hù)落地實(shí)踐——打造技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用發(fā)展內(nèi)循環(huán)》的專題演講，通過(guò)分享依托數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)集團(tuán)設(shè)備監(jiān)控全景應(yīng)用、云-邊-端一體化管理架構(gòu)以及全方位設(shè)備健康運(yùn)維管理等多方面的創(chuàng)新落地實(shí)踐案例，精煉解析基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的設(shè)備智能運(yùn)維應(yīng)用趨勢(shì)，為工業(yè)企業(yè)設(shè)備健康智能升級(jí)提供全新思路，收獲了高度關(guān)注。

智能運(yùn)維體系實(shí)踐中面臨的挑戰(zhàn)

近幾年來(lái)，數(shù)字化、信息化不斷迭代發(fā)展，工業(yè)企業(yè)雖然一直努力通過(guò)各種智能化手段解決提高生產(chǎn)效率、降低運(yùn)維成本等問題，但依然面臨三大挑戰(zhàn)：

第一，由于運(yùn)維業(yè)務(wù)場(chǎng)景碎片化，應(yīng)用需求多樣化帶來(lái)的挑戰(zhàn)；

第二，現(xiàn)有智能運(yùn)維技術(shù)產(chǎn)生效果難以用指標(biāo)量化的挑戰(zhàn)，即客戶在決策過(guò)程中，選擇和甄別一個(gè)技術(shù)以及技術(shù)在應(yīng)用實(shí)施過(guò)程中產(chǎn)生的成本，難以與企業(yè)效益及實(shí)際應(yīng)用掛鉤；

第三、智能運(yùn)維在落地實(shí)施過(guò)程中，對(duì)過(guò)去管理模式、人員結(jié)構(gòu)以及整體管理體系的挑戰(zhàn)。

具體的說(shuō)，企業(yè)數(shù)字化雖然一直在推進(jìn)，但依然無(wú)法完全解決安全、效率和人員的問題：比如非計(jì)劃停機(jī)造成生產(chǎn)損失；設(shè)備數(shù)據(jù)眾多，人工巡檢困難，巡檢質(zhì)量低；設(shè)備隱患或故障未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，造成安全事故、生產(chǎn)效率降低、產(chǎn)品品質(zhì)下降等。實(shí)際上，工業(yè)企業(yè)客戶對(duì)智能化改造、數(shù)字化升級(jí)的投入力度相當(dāng)大，但收效卻不盡如人意。那么，如何以更合理的投入獲取高效的價(jià)值，做到性價(jià)比更優(yōu)？

多樣化智慧感知及智慧應(yīng)用解鎖行業(yè)痛點(diǎn)

對(duì)此，因聯(lián)科技采用的是分層次的智能監(jiān)測(cè)方案及分階段的智能應(yīng)用方案，解決客戶面臨的投入產(chǎn)出比低的痛點(diǎn)。

首先，分層次智能監(jiān)測(cè)方案。對(duì)于關(guān)鍵性、重資產(chǎn)的主機(jī)設(shè)備，將以無(wú)線+有線融合方案，降低部署和運(yùn)營(yíng)成本。而對(duì)于時(shí)常出故障且成本低、較分散的輔機(jī)設(shè)備，則采用在線+離線雙管齊下的監(jiān)測(cè)診斷方式，兼顧成本與效率。

其次，分階段智能應(yīng)用方案。分三個(gè)階段：階段一，傳統(tǒng)設(shè)備運(yùn)維采用專業(yè)人員定期點(diǎn)巡檢的方式，而通過(guò)數(shù)字化改造之后實(shí)現(xiàn)設(shè)備異常的全面監(jiān)控，有效釋放人力。階段二，通過(guò)預(yù)警與診斷相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障精準(zhǔn)定位，使得客戶的巡檢安排、人力調(diào)度等運(yùn)維管理效率的提升；階段三，基于技術(shù)與應(yīng)用雙向驅(qū)動(dòng)，逐步實(shí)現(xiàn)設(shè)備少人值守乃至無(wú)人值守。

最后，以物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)平臺(tái)為支撐，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)聯(lián)網(wǎng)，可實(shí)現(xiàn)企業(yè)智能建設(shè)全面升級(jí)。

打造工廠到集團(tuán)級(jí)一體化智能運(yùn)維解決方案，提供統(tǒng)一科學(xué)決策能力

因聯(lián)科技依托多年對(duì)行業(yè)的知識(shí)沉淀、對(duì)各類工業(yè)場(chǎng)景設(shè)備機(jī)理的理解，不僅能夠提供單一機(jī)械設(shè)備的智能監(jiān)測(cè)、故障預(yù)警及診斷，還可以根據(jù)客戶需求，提供廠級(jí)乃至集團(tuán)級(jí)的全景式物聯(lián)網(wǎng)解決方案。

針對(duì)單一機(jī)械設(shè)備，因聯(lián)采用以設(shè)備不停機(jī)為前提，在設(shè)備表面加裝有線或無(wú)線智能傳感器的方式，實(shí)現(xiàn)更低成本的部署，進(jìn)而分析設(shè)備監(jiān)測(cè)易磨部件的磨損程度，為維修提供決策依據(jù)，降低出力和能耗損失，延長(zhǎng)部件使用壽命。針對(duì)設(shè)備效能下降、生產(chǎn)工藝異常等設(shè)備性能分析，因聯(lián)科技基于成熟的數(shù)據(jù)體系結(jié)合邊緣接入能力，接入第三方系統(tǒng)數(shù)據(jù)如DCS，分析磨損情況，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，無(wú)需額外投入，即可達(dá)到十分精準(zhǔn)的感知與識(shí)別。

針對(duì)工廠級(jí)設(shè)備運(yùn)維，因聯(lián)根據(jù)設(shè)備產(chǎn)線結(jié)合實(shí)際工況，搭建適合廠級(jí)設(shè)備的運(yùn)維管理系統(tǒng)，基于設(shè)備智能預(yù)警和診斷，減少巡檢人員數(shù)量，提高巡檢效率并提供備品備件預(yù)測(cè)管理。以典型的流程化行業(yè)水泥行業(yè)為例，覆蓋了石灰石場(chǎng)、生料制備、熟料燒成、水泥粉磨、水泥包裝和余熱發(fā)電的全工藝流程監(jiān)測(cè)方案，可提供從無(wú)線感知、有線感知，工藝、油液、溫度和圖像等監(jiān)測(cè)手段，到設(shè)備模型建立、數(shù)據(jù)算法訓(xùn)練、預(yù)警算法模型和診斷算法模型的設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)完整解決方案，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)廠級(jí)客戶所有關(guān)鍵生產(chǎn)設(shè)備的完全覆蓋。

針對(duì)集團(tuán)級(jí)設(shè)備智能運(yùn)維需求，因聯(lián)搭建了統(tǒng)一管控平臺(tái)，能夠?qū)崿F(xiàn)多廠、多產(chǎn)線設(shè)備狀態(tài)集中管控、告警的全面管理；在數(shù)據(jù)價(jià)值維度上，平臺(tái)建立統(tǒng)一的案例資產(chǎn)庫(kù)，可以由單一工廠的設(shè)備運(yùn)維價(jià)值向集團(tuán)側(cè)分享轉(zhuǎn)移，同類設(shè)備故障的維修策略實(shí)現(xiàn)了可復(fù)用化，極大提高運(yùn)維效率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)設(shè)備預(yù)警全面監(jiān)控、專家資源統(tǒng)一調(diào)度、人力結(jié)構(gòu)全面優(yōu)化、備品備件統(tǒng)一管理。運(yùn)維落地實(shí)踐整體統(tǒng)計(jì)顯示，該平臺(tái)能夠降低約1/3的備件庫(kù)存，減少資金占用。

智能運(yùn)維落地實(shí)踐，降本增效成果顯著

基于精準(zhǔn)告警通知，極大降低運(yùn)維成本，提高運(yùn)維效率。憑借長(zhǎng)期的設(shè)備數(shù)據(jù)積累，在設(shè)備預(yù)警模型算法上，因聯(lián)科技的預(yù)警準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上，有效解決工業(yè)客戶現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備繁多、人工巡檢任務(wù)重、巡檢質(zhì)量低、設(shè)備異常無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)等問題。

因聯(lián)iPHM平臺(tái)可根據(jù)設(shè)備劣化趨勢(shì)和設(shè)備損傷程度提前6個(gè)月預(yù)知設(shè)備故障，并分為四級(jí)預(yù)警提醒客戶。通常來(lái)說(shuō)，針對(duì)1、2級(jí)報(bào)警，無(wú)需特定維修策略，只要確保備件即可；針對(duì)3級(jí)報(bào)警，設(shè)備需要重點(diǎn)關(guān)注且在監(jiān)控下運(yùn)行；而對(duì)于4級(jí)報(bào)警，則需要客戶盡快擇機(jī)進(jìn)行維護(hù)或者檢修。企業(yè)可以根據(jù)不同級(jí)別的報(bào)警有針對(duì)性的對(duì)生產(chǎn)任務(wù)計(jì)劃采取更優(yōu)備件管理或維修計(jì)劃，確保客戶現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備故障問題處理的時(shí)效性，極大降低人工巡檢頻次，用精準(zhǔn)巡檢替代之前大量的無(wú)效巡檢，比如由原來(lái)每天三次巡檢降為每天一次，并減少巡檢人員數(shù)量節(jié)省人力成本，同時(shí)避免非計(jì)劃停機(jī)影響生產(chǎn)進(jìn)而造成的嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)損失。

基于智能診斷+AI算法模型，以物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)”務(wù)”聯(lián)網(wǎng)，減輕對(duì)專家經(jīng)驗(yàn)依賴，提高運(yùn)維知識(shí)可復(fù)用性。隨著物聯(lián)網(wǎng)本身成效的推進(jìn)，以設(shè)備異常識(shí)別、故障診斷、趨勢(shì)預(yù)警等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備智慧化應(yīng)用去驅(qū)動(dòng)設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)維護(hù)、工單管理、資源調(diào)配等與客戶業(yè)務(wù)相關(guān)的設(shè)備智能化管理。從設(shè)備告警推動(dòng)，現(xiàn)場(chǎng)問題處理，在線備件管理，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障處置的流程優(yōu)化，形成設(shè)備故障全生命周期閉環(huán)管理。從集團(tuán)層面講，可關(guān)注和提煉各個(gè)工廠的決策指標(biāo)以及管理效能。對(duì)于成功的案例經(jīng)驗(yàn)，則可作為設(shè)備運(yùn)維數(shù)字化案例資產(chǎn)進(jìn)行積累，減少診斷過(guò)程對(duì)專家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的依賴，達(dá)到封裝可復(fù)用的目標(biāo)。

云邊端一體化管理，驅(qū)動(dòng)智能運(yùn)維產(chǎn)業(yè)服務(wù)升級(jí)

隨著整個(gè)工業(yè)場(chǎng)景不斷向深度和廣度進(jìn)化，新數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、新傳感方式以及新理解方式的迭代將導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)的變化，倘若這些變化采用新輸入代碼來(lái)完成，那工作量將是巨大的。因聯(lián)科技組建的數(shù)據(jù)中臺(tái)是在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)之上發(fā)展起來(lái)的，更像是一個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品或數(shù)據(jù)服務(wù)的數(shù)據(jù)能力加工廠，擁有數(shù)據(jù)資產(chǎn)加工、數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用、數(shù)據(jù)服務(wù)輸出等能力，是一個(gè)賦能中心，也就是“數(shù)據(jù)中臺(tái)即服務(wù)”，真正實(shí)現(xiàn)了低成本、低代碼解決設(shè)備智能運(yùn)維的應(yīng)用問題。

因聯(lián)科技搭建的是從底層傳感器的感知端、到智能邊緣端，再到云平臺(tái)端，可供產(chǎn)線級(jí)、工廠級(jí)、集團(tuán)級(jí)進(jìn)行設(shè)備數(shù)字化資產(chǎn)的統(tǒng)一管理體系。通過(guò)多年數(shù)據(jù)積累和算法優(yōu)化，因聯(lián)科技形成了豐富的故障預(yù)警與診斷算法庫(kù)，而其算力完整分布在傳感器、邊緣及平臺(tái)三端上，設(shè)備告警和診斷過(guò)程的計(jì)算分布在各個(gè)端口。一方面好處在于，可減少平臺(tái)端大量的“廢”數(shù)據(jù)，刷選出可以作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的有價(jià)值數(shù)據(jù)，并可對(duì)數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)策略進(jìn)行統(tǒng)一管控。另一方面，算力的分布可減輕平臺(tái)端計(jì)算壓力，平臺(tái)端的投入規(guī)模也將更加合理。

呂芳洲表示，目前，因聯(lián)科技針對(duì)通用設(shè)備的故障診斷準(zhǔn)確率可以達(dá)到95%以上，能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)預(yù)警，不需要大量的人工干預(yù)。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和本身成效落地，平臺(tái)可對(duì)企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的資源調(diào)配、故障診斷、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、標(biāo)準(zhǔn)維護(hù)以及工單管理有一個(gè)良好的應(yīng)用對(duì)接，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、資產(chǎn)服務(wù)化。

“由于對(duì)工業(yè)用戶、整機(jī)制造商、零部件商以及檢修公司來(lái)說(shuō)，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和判斷技術(shù)體系是相融相通的，只是驅(qū)動(dòng)方式不同而已。那么，因聯(lián)科技設(shè)備健康智能維護(hù)也就不僅以工業(yè)用戶為對(duì)象提供服務(wù)，還可以對(duì)整機(jī)制造商的服務(wù)、對(duì)零部件的改進(jìn)、檢修公司檢維修效率的提升產(chǎn)生相應(yīng)應(yīng)用價(jià)值，構(gòu)建全方位設(shè)備健康運(yùn)維管理產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈，促進(jìn)智能運(yùn)維產(chǎn)業(yè)鏈服務(wù)升級(jí)。”呂芳洲說(shuō)。

因聯(lián)科技是國(guó)內(nèi)工業(yè)裝備智能運(yùn)維解決方案和云服務(wù)提供商，是一家集軟開發(fā)、硬件研發(fā)以及平臺(tái)提供的全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的國(guó)家級(jí)高科技企業(yè)。在技術(shù)理論與應(yīng)用研究上，因聯(lián)科技與高端制造裝備協(xié)同創(chuàng)新中心簽署了校企科研戰(zhàn)略合作協(xié)議，致力于解決面向行業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心共性問題，為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、行業(yè)技術(shù)進(jìn)步提供持續(xù)的支撐和引領(lǐng)，成為國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新的重要陣地。目前校企合作在一些項(xiàng)目上已有兩年多的場(chǎng)景理論研究，比如低速重載齒輪箱早期損傷，在理論上和新的感知手段上已經(jīng)獲得一定的突破。

迄今為止，因聯(lián)科技圍繞核心技術(shù)已獲得近200項(xiàng)發(fā)明專利、軟著等知識(shí)產(chǎn)權(quán)及資質(zhì)，并在第三屆工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競(jìng)賽1500個(gè)團(tuán)隊(duì)中奪得全國(guó)冠軍。

未來(lái)，因聯(lián)科技將持續(xù)聚焦設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)的研究和產(chǎn)品開發(fā)，不斷提供創(chuàng)新的感知產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備的智能監(jiān)測(cè)。同時(shí)，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，以機(jī)理+數(shù)據(jù)模型為用戶提供智能預(yù)警、智能診斷及云應(yīng)用服務(wù)，幫助企業(yè)提升生產(chǎn)效率、保障安全生產(chǎn)、優(yōu)化生產(chǎn)決策，助力企業(yè)向智能制造升級(jí)轉(zhuǎn)型。