智能监控
预测性维护
可视化管理
AI智能算法+大数据分析
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在广西钢铁设备竟能“开口说话”
小编带大家去一探究竟
看他们如何练就设备管理高境界
广西钢铁冷轧厂镀锌机组
近日，广西钢铁冷轧厂率先实现设备云预测性维护系统与产线深度融合，通过为设备加持“智慧大脑”，同时开展设备可视化管理和建立两基地协同机制，不仅降低了设备运维成本，还提高了机组生产效能。
预测性维护，让设备“开口说话”
目前，制造业设备维护可分为
修复性维护
预防性维护
预测性维护
修复性维护即事后修理，预防性维护更多凭借经验判断，预测性维护能对设备进行连续实时状态监测和故障诊断。因此， 在钢铁行业“数智化”转型升级中，预测性维护将是大势所趋。
技术人员查看预测性维护系统数据
广西钢铁冷轧厂各机组由世界先进设备集成，关键设备故障后修理难度大、成本高、周期长等问题始终困扰着全厂职工，对设备管理的要求也越来越高。
“我们借助传感器、5G网络、边缘计算服务器和大数据平台，构建“端+管+边+云”的预测性维护系统，同时加强设备可视化管理和多基地协同，探索出了预测性维护系统+可视化+多基地协同的设备管理新模式。”
广西钢铁冷轧厂厂长陆兆刚介绍道。
设备云预测性维护系统
广西钢铁冷轧厂已在酸轧机组活套电机、连退机组快冷段风机、镀锌机组锌锅等关键设备上安装8套预测性维护系统。设备实时运行状态在系统内以3D模型呈现，全天候收集振动、转速和温度等重要信息。该系统通过5G网络采集数据，可部署在不同环境的设备上，内置AI算法库和大数据处理平台，有280余种智能算法。
技术人员对设备进行3D建模
“一旦部署预测性维护系统的设备出现异常，AI智能算法库自动得出诊断结论，并推送到技术人员电脑和手机端，从而及时消除隐患”。技术员樊艳勇介绍起来头头是道，“设备云预测性维护系统投用以来，告别了依靠经验判断维护设备，通过大数据和AI智能算法让设备'开口说话’，相比之前点检工作量减少50%、故障时间降低近15%、年度维修费用降低26%，做到了从'亡羊补牢’到'防患于未然’的重大转变”。
机组设备可视化标识
可视化管理，让设备“简单明晰”
“数字化，让设备管理可追溯；智能化，让设备管理更主动；可视化，让设备管理越简单”。广西钢铁冷轧厂多管齐下，在钉钉平台开发物资备件管理、维修管理等18项可视化流程，工作效率提升60%以上；将现场关键设备及工艺绘制成三维模型图，介绍相关功能和数据，让各级管理人员能快速掌握；给现场设备贴上“身份证”，英文简译成中文，核心设备点检标准流程做到固定可视，让职工对设备的了解无处不在；重要检修做到“挂图作战”，确保进度可视可控；按动线管理标准，不断优化轧辊装配和设备点检动线图等，让复杂设备和系统变得简单明了，方便正确高效地开展工作。
产品流程可视化展示
“今年以来，我们坚持打好设备管理流程及现场标识可视化'组合拳’，确保职工看得懂、记得住、会维护，不仅工作效率提高了，机组也变得更加高效”。
设备点检员韦靖永说道。
工作流程动线管理图
两基地协同，让设备“两翼齐飞”
通过与集团本部建立设备管理协同机制，实现了优势资源共享和互补，达到了降本增效的目的。
操作人员查看产品质量
机动科副科长唐易荣说道：
“两基地协同联动以来，解决了轧机3#斜楔偶发回退、连退机组飞剪剪刃分布与调节机构异常及5台磨床导轨精度修复等'疑难杂症’，为广西钢铁冷轧厂达产创效打下了坚实的基础”。
截至目前，广西钢铁冷轧厂全部机组实现同时生产，产量屡创新高，质量不断提升。
两基地协同修复磨床精度
让设备开口说话
让机器智能运行
让管理更有效率
近年来，广西钢铁冷轧厂加速推进先进科技与产线的深度融合，持续对机组进行“数智化”升级改造。预测性维护、AR跨国远程协同和无人巡检等，为设备管理插上数字化和智能化的“翅膀”，助推智慧工厂建设实现质的飞跃。
图文：李德毅
编排：邹华勇
审核：唐水清
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