基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備管理研究

郭東棟，杜曉光

（北京奔馳汽車有限公司，北京 100176）

隨著我國經(jīng)濟社會的快速發(fā)展和科技水平的日益進步，大數(shù)據(jù)技術(shù)、云平臺技術(shù)等高端智能體系快速完善，企業(yè)精準(zhǔn)管理、精益管理要求逐步提高，越來越多企業(yè)朝著智能化、自動化和工業(yè)化方向邁進，企業(yè)設(shè)備管理與維護標(biāo)準(zhǔn)不斷拔高，設(shè)備管理與維護方法也逐步由傳統(tǒng)模式下的緊急維護和預(yù)防性維護轉(zhuǎn)變?yōu)闋顟B(tài)監(jiān)控和預(yù)測性維護等實時和預(yù)檢查手段，為汽車企業(yè)設(shè)備維護管理的可控起著不容忽視的重要作用。在此背景下，對大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于設(shè)備維護管理過程的相關(guān)探討及其智能化平臺建設(shè)進行深度研究有其必要性。

1 設(shè)備管理應(yīng)用大數(shù)據(jù)的必要性

一方面，在汽車企業(yè)傳統(tǒng)的設(shè)備維護管理模式中，管理工作人員常利用巡班檢查、故障假設(shè)等人工檢查巡視方式，以設(shè)卡控制、過程巡檢以及點檢等諸多手段控制企業(yè)生產(chǎn)車間設(shè)備管理過程，使設(shè)備管理與維護目標(biāo)得以實現(xiàn)。但是，人工控制方法需耗費較高的組織成本、經(jīng)濟成本和較多的人力資源，且實際輻射范圍往往較小，檢查精度不高，很容易出現(xiàn)設(shè)備維護管理漏檢疏忽的情形，一定程度上影響工作效率，難以保證工作效果。大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于汽車企業(yè)設(shè)備管理維護過程中，可借助科學(xué)模式改革傳統(tǒng)設(shè)備管理方法和管理體系，使人工檢查疏忽遺漏問題得到圓滿解決，更能夠直接轉(zhuǎn)變現(xiàn)有傳統(tǒng)模式下緊急維護措施、糾正性維護措施甚至預(yù)防性維護方案等諸多工作所導(dǎo)致的無數(shù)據(jù)信息產(chǎn)生或產(chǎn)生數(shù)據(jù)信息利用匱乏等不良局面，從而借助數(shù)據(jù)積累和龐大數(shù)據(jù)體系分析為汽車生產(chǎn)企業(yè)業(yè)務(wù)增值、管理效率的不斷提高和檢修設(shè)備的不斷增強奠定更堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。另一方面，現(xiàn)有的關(guān)于設(shè)備維護管理的標(biāo)準(zhǔn)體系主要包括日本在20 世紀(jì)70 年代提出的全員生產(chǎn)維護理念、90 年代末我國提出的全面規(guī)范化生產(chǎn)維護理念等，國內(nèi)外設(shè)備管理維護標(biāo)準(zhǔn)主要包括歐洲國家維修團體聯(lián)盟提出的設(shè)備管理和維護評估基準(zhǔn)、美國可靠性與維修專業(yè)協(xié)會提出的SMRP 法則以及日本設(shè)備管理協(xié)會所提出的建議TPM 和PM 機制。深入梳理設(shè)備維護與管理的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)可知，不論是國內(nèi)還是國外，各類秉持著可靠性和維護性思維的、以結(jié)果為導(dǎo)向的采用核心績效指標(biāo)提高設(shè)備管控水平的管理模式及績效考核體系，盡管包含部分過程考核指標(biāo)，在較大程度上卻缺乏設(shè)備管理過程監(jiān)控和預(yù)測性維護大數(shù)據(jù)信息利用兩大設(shè)計內(nèi)容，導(dǎo)致汽車企業(yè)的全過程設(shè)備管理與維護所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)信息潛在價值不能得到有效發(fā)揮。與此同時，汽車企業(yè)設(shè)備管理系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測的匱乏造成了企業(yè)設(shè)備管理效率低下和成本高昂等不良后果，也間接影響了汽車企業(yè)設(shè)備管理過程中預(yù)測性維護方案的產(chǎn)生與實施。綜上所述，汽車企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)開展設(shè)備管理與維護尤其必要。

2 大數(shù)據(jù)設(shè)備管理模式設(shè)計

2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

大數(shù)據(jù)技術(shù)背景下的設(shè)備管理模式主要包括設(shè)備數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘分析和決策支持應(yīng)用三大層面，其架構(gòu)示意如圖1。在原始設(shè)備運行數(shù)據(jù)信息匯總、整理和分析后，對新增設(shè)備的數(shù)據(jù)形式進行對應(yīng)比較，將相關(guān)設(shè)備數(shù)據(jù)信息進行預(yù)處理，在進一步挖掘預(yù)處理設(shè)備信息數(shù)據(jù)后，利用遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及向量機算法等諸多方法，對企業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)進行深度分析，獲取繁雜龐多數(shù)據(jù)體系隱藏的經(jīng)濟價值，從而形成一定的決策知識。最后，應(yīng)用該決策知識預(yù)測設(shè)備未來一定時間內(nèi)的運行趨勢，感覺設(shè)備是否會發(fā)生故障、發(fā)生故障的具體部位，梳理設(shè)備發(fā)生故障后的檢修措施，從而避免設(shè)備發(fā)生故障或是在設(shè)備發(fā)生故障后降低危害。

圖1 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的設(shè)備管理模式架構(gòu)

2.2 功能實現(xiàn)

通常情況下，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的汽車企業(yè)設(shè)備管理與維護主要包括服務(wù)器功能、管理功能和設(shè)備，終端管理維護等三大層次，其中系統(tǒng)功能主要包括設(shè)備計劃檢修管理、設(shè)備點檢管理、設(shè)備臨檢管理、設(shè)備預(yù)警管理、設(shè)備技術(shù)管理、設(shè)備巡檢管理，備件管理，報表與統(tǒng)計等。就大數(shù)據(jù)技術(shù)下的汽車企業(yè)預(yù)警管理問題而言，大數(shù)據(jù)技術(shù)能有效設(shè)置和管理模式，使工作人員依據(jù)規(guī)范要求，利用大數(shù)據(jù)信息平臺對汽車生產(chǎn)車間的各項設(shè)備的定期檢查通過可視化工具等及時發(fā)出預(yù)警信號，使設(shè)備管理員快速有效獲取相關(guān)預(yù)警信息，及時采取措施解決汽車生產(chǎn)車間設(shè)備管理與維護問題。

2.3 建立智能化設(shè)備管理平臺

汽車企業(yè)生產(chǎn)車間設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與智能化管理平臺構(gòu)建，主要是利用大數(shù)據(jù)信息和云平臺技術(shù)，采取數(shù)據(jù)信息可視化基本方法，將汽車生產(chǎn)車間各零部件所采集到的數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化為生動形象的圖譜資源，從而借助趨勢圖、統(tǒng)計圖甚至數(shù)理相關(guān)性分析、健康狀態(tài)檢測等諸多方式，實現(xiàn)對汽車生產(chǎn)企業(yè)車間設(shè)備的監(jiān)測診斷和智能化管理。由于汽車生產(chǎn)車間主設(shè)備一旦停運，將會影響整個汽車生產(chǎn)企業(yè)生產(chǎn)線進程。同時，主設(shè)備維護成本較為高昂，維護管理人員往往不能進入設(shè)備內(nèi)部查看具體故障位置等，因此，建立智能化設(shè)備管理平臺，利用全過程跟蹤調(diào)控，實現(xiàn)對汽車生產(chǎn)設(shè)備的實時跟蹤與全過程管理。在此過程中，可借助傳感器設(shè)備和連接器，利用光纖或網(wǎng)線將數(shù)據(jù)信號傳回光電交換機，利用局域網(wǎng)、服務(wù)器和網(wǎng)關(guān)技術(shù)，將相關(guān)數(shù)據(jù)信息傳至區(qū)域以太網(wǎng)，通過以太網(wǎng)查看汽車生產(chǎn)車間各設(shè)備運行狀態(tài)，再輔以智能設(shè)備報警及設(shè)備健康自診斷和故障自識別技術(shù)等，強化對汽車生產(chǎn)車間設(shè)備的智能化管控。

3 大數(shù)據(jù)設(shè)備管理系統(tǒng)設(shè)計

3.1 常用分析方法

汽車企業(yè)設(shè)備運行管理與維護問題常表現(xiàn)為摩擦、軸承污染、軸承腐蝕以及機械松動等機械故障，也會出現(xiàn)因溫度、濕度或空氣污染狀況、甚至大氣壓強不等等諸多原因造成的電氣設(shè)備故障。在此過程中，生產(chǎn)車間設(shè)備維護與管理常用分析方法主要包括數(shù)據(jù)可視化的故障診斷、狀態(tài)監(jiān)控和預(yù)測性維護，以統(tǒng)計模型和知識系統(tǒng)等方式來支持維修決策和活動。

3.2 分析診斷

汽車企業(yè)設(shè)備運行管理的數(shù)據(jù)可視化故障診斷方法主要包括時頻診斷法、統(tǒng)計分析法、信息數(shù)據(jù)分析法、專家系統(tǒng)法、人工智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷等其他人工智能算法，甚至包含模糊綜合分析、灰色系統(tǒng)理論以及其他集成化診斷模式。狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)則往往利用噪聲、振動、溫度、壓力甚至油液等為判斷標(biāo)準(zhǔn)，對其判斷標(biāo)準(zhǔn)進行監(jiān)測，從而預(yù)知設(shè)備運行狀況。最后，設(shè)備維護檢修的決策方法主要包括故障樹推理法、數(shù)學(xué)模型法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法甚至其他人工智能修護決策方法。

4 結(jié)語

隨著我國計算機管理機制的不斷完善和信息技術(shù)的飛速提升，中國制造2025 以及全球工業(yè)4.0 的不斷推進，以大數(shù)據(jù)信息技術(shù)為基礎(chǔ)平臺，不斷提高汽車生產(chǎn)企業(yè)設(shè)備管理維護水平及其他行業(yè)設(shè)備管控能力的重要性與迫切性逐步顯現(xiàn)。大數(shù)據(jù)信息技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)設(shè)備管控過程，將設(shè)備管控全過程與大數(shù)據(jù)信息平臺有效融合，使設(shè)備管控數(shù)據(jù)不斷朝著自動化、智能化和信息化方向發(fā)展，不僅有助于提高企業(yè)設(shè)備維護與管控水平，延長設(shè)備使用周期，更能不斷增強企業(yè)管理能力，不斷提高經(jīng)濟效益和社會效益，為企業(yè)在激烈市場競爭中贏得先機和立于不敗之地奠定堅實的管理基礎(chǔ)和技術(shù)基礎(chǔ)。