據(jù) Gartner 預(yù)測(cè)，智能運(yùn)維的全球部署將從2017年的10%增加到2020年的50%，其行業(yè)應(yīng)用除了互聯(lián)網(wǎng)之外，還包括了電信、金融、電力、航空等領(lǐng)域。

而在國(guó)內(nèi)，智能運(yùn)維從正式提出到實(shí)際落地，這個(gè)階段也只有兩三年的時(shí)間。盡管如此，一些率先探索智能運(yùn)維的企業(yè)，通過(guò)對(duì)該領(lǐng)域的深入研究和實(shí)踐已取得了一定的成效。

近日，在雷鋒網(wǎng)于深圳舉辦的AIoT年終盛會(huì)——2019全球AIoT產(chǎn)業(yè) · 智能制造峰會(huì)上，來(lái)自寶武裝備智能科技有限公司工業(yè)智能服務(wù)事業(yè)部總經(jīng)理王建宇，以「智享生態(tài) 云聯(lián)未來(lái)——鋼鐵行業(yè)設(shè)備智能運(yùn)維探索與實(shí)踐」為主題進(jìn)行了分享，為工業(yè)企業(yè)如何探索智能運(yùn)維提供了思路，并與眾多跨界的伙伴探討了各種前沿技術(shù)的應(yīng)用等。

寶武裝備智能科技有限公司（簡(jiǎn)稱“寶武裝備”），是中國(guó)寶武集團(tuán)下屬一級(jí)子公司，是專業(yè)從事裝備智能運(yùn)維的科技公司，承擔(dān)中國(guó)寶武多基地核心設(shè)備狀態(tài)保障功能，現(xiàn)已成為行業(yè)領(lǐng)先的綜合設(shè)備狀態(tài)保障技術(shù)服務(wù)提供商。

雷鋒網(wǎng)了解到，傳統(tǒng)運(yùn)維比如“點(diǎn)檢定修制”，是通過(guò)人工“五感”方式了解和判斷設(shè)備的狀態(tài)并周期性的開(kāi)展維護(hù)活動(dòng)。而智能運(yùn)維強(qiáng)調(diào)是以數(shù)據(jù)為核心，是自動(dòng)匯聚所有設(shè)備狀態(tài)相關(guān)數(shù)據(jù)，基于狀態(tài)變化趨勢(shì)驅(qū)動(dòng)決策并有針對(duì)性的開(kāi)展設(shè)備運(yùn)維。

王建宇表示，寶武裝備早在2014年就啟動(dòng)了智能運(yùn)維的相關(guān)探索，從今年上半年，按照中國(guó)寶武“四個(gè)一律”智慧制造整體部署，即：操作室一律集控、操作崗位一律機(jī)器人、運(yùn)維一律遠(yuǎn)程以及服務(wù)一律在線，開(kāi)始規(guī)模化推進(jìn)。

以下為王建宇的現(xiàn)場(chǎng)演講內(nèi)容，雷鋒網(wǎng)作了不改變?cè)獾木庉嬇c整理：

大家好！非常開(kāi)心有這樣的一個(gè)機(jī)會(huì)，與這么多跨界的伙伴在一起進(jìn)行交流，我今天主要分享的是鋼鐵行業(yè)設(shè)備智能運(yùn)維的探索與實(shí)踐。

講到AloT在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，其實(shí)它的場(chǎng)景是非常多的，比如質(zhì)量檢測(cè)、工藝優(yōu)化、能效優(yōu)化，以及產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同等，而我則是從智能運(yùn)維的角度來(lái)跟大家分享。

我來(lái)自鋼鐵行業(yè)，正如我們所了解的，鋼鐵行業(yè)是一種典型的長(zhǎng)流程工業(yè)，工廠里匯聚了大量的設(shè)備設(shè)施，并且對(duì)連續(xù)生產(chǎn)穩(wěn)定性和可靠性的要求非常高；寶武裝備正是專注于大工業(yè)系統(tǒng)裝備智能運(yùn)維的公司，承載著整個(gè)中國(guó)寶武裝備智能運(yùn)維服務(wù)體系建設(shè)和運(yùn)行的使命。

寶武裝備面向中國(guó)寶武十大基地，最遠(yuǎn)的在新疆天山，最近的在上海，總體上看，目前集中在長(zhǎng)江三角洲、珠江三角洲，以及西北角，呈現(xiàn)出“彎弓搭箭”的格局。

在十大基地，我們有幾千億的設(shè)備資產(chǎn)，數(shù)百萬(wàn)設(shè)備，數(shù)十萬(wàn)臺(tái)套關(guān)鍵設(shè)備，這些都是我們所要服務(wù)的場(chǎng)景。寶武裝備源于原寶鋼設(shè)備系統(tǒng)相關(guān)專業(yè)，從最早寶鋼引入日本的“點(diǎn)檢定修制”開(kāi)始，一直專注于設(shè)備狀態(tài)領(lǐng)域，長(zhǎng)期服務(wù)于寶鋼以及外部眾多客戶。

提到大數(shù)據(jù)，當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用一個(gè)很重要的前提是：擁有足夠已標(biāo)注的有效樣本數(shù)據(jù)，而寶武裝備經(jīng)過(guò)三十余年的發(fā)展已積累了數(shù)十萬(wàn)條設(shè)備狀態(tài)相關(guān)有效數(shù)據(jù)，以及海量的設(shè)備點(diǎn)檢、維護(hù)、檢修有關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)，這些有效數(shù)據(jù)的積累和標(biāo)注是我們開(kāi)展智能運(yùn)維這項(xiàng)工作一個(gè)很好的基礎(chǔ)。

寶武裝備不僅是中國(guó)智能制造系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商，也是工信部制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合試點(diǎn)示范單位、上海市工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和專業(yè)服務(wù)商推薦單位。

“智能運(yùn)維”這個(gè)概念是這兩年興起的一個(gè)概念，以前更多的大工業(yè)是在講點(diǎn)檢定修、狀態(tài)管理。作為一個(gè)新興的概念，大家對(duì)智能運(yùn)維初期的理解可謂眾說(shuō)紛紜，但是當(dāng)我們換一個(gè)角度，以逆向思維的方式，我們首先來(lái)看智能運(yùn)維不是什么。

• 首先，智能運(yùn)維 ≠ 平臺(tái)。或者說(shuō)，不是簡(jiǎn)單地搭建了一個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)就等同于實(shí)現(xiàn)了智能運(yùn)維。

• 第二，智能運(yùn)維 ≠ 機(jī)器人。現(xiàn)在一提到智慧制造，大家很容易和機(jī)器人聯(lián)系起來(lái)，但是設(shè)備管理中即使應(yīng)用了機(jī)器人并不代表已實(shí)現(xiàn)了智能運(yùn)維，這只是解決了一個(gè)局部的問(wèn)題。

• 第三，智能運(yùn)維 ≠ 在線監(jiān)測(cè)。在線監(jiān)測(cè)已有幾十年的歷史，它更多是從實(shí)時(shí)把握設(shè)備狀態(tài)的角度去考慮，但智能運(yùn)維實(shí)際上是對(duì)整個(gè)設(shè)備管理全流程進(jìn)行重塑，去進(jìn)行變革。

智能運(yùn)維是基于對(duì)工業(yè)設(shè)備管理的深刻理解，以智能化手段賦能傳統(tǒng)設(shè)備運(yùn)維管理所形成的“設(shè)備狀態(tài)智能管理系統(tǒng)解決方案”。它的核心是基于設(shè)備狀態(tài)變化趨勢(shì)的智能決策，將這種決策映射到整個(gè)設(shè)備管理活動(dòng)當(dāng)中，基于對(duì)設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)把握和未來(lái)狀態(tài)預(yù)知的基礎(chǔ)上，去判斷設(shè)備該不該修，什么時(shí)候修，修什么，怎么來(lái)修，誰(shuí)來(lái)修，也就是完整地體現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策；在整個(gè)設(shè)備管理中，“從數(shù)據(jù)中來(lái)，到數(shù)據(jù)中去”。

鋼鐵工業(yè)為代表的大工業(yè)中，多是以“點(diǎn)檢定修制”為主的設(shè)備管理模式，更多是以人為核心，靠現(xiàn)場(chǎng)人員“五感”的方式：用眼睛去看，耳朵去聽(tīng)，鼻子去嗅，嘴巴去嘗，以及手去觸摸等感知設(shè)備變化。

通過(guò)這種方式判斷設(shè)備的狀態(tài)是不是正常，是不是需要保養(yǎng)、維護(hù)或者維修，設(shè)備有問(wèn)題了就會(huì)人工地去安排一個(gè)維護(hù)檢修的計(jì)劃，開(kāi)出一個(gè)單子給相應(yīng)的維檢單位，組織他們?nèi)ゾS護(hù)和維修；修好之后，再由現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備工程師對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備恢復(fù)情況進(jìn)行驗(yàn)證，通過(guò)人最終形成一個(gè)閉環(huán)。

而未來(lái)的智能運(yùn)維是以數(shù)據(jù)為核心，從智能的采集開(kāi)始，不管是在線的、離線的，還是現(xiàn)有系統(tǒng)中蘊(yùn)含的數(shù)據(jù)，我們都把他匯聚上來(lái)，基于這些數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合的分析、判斷。如果設(shè)備有問(wèn)題，由系統(tǒng)和平臺(tái)自動(dòng)地排定維護(hù)檢修計(jì)劃，自動(dòng)地推送相應(yīng)的解決方案。

在實(shí)施的過(guò)程中，如果遇到問(wèn)題，可以隨時(shí)隨地呼叫全國(guó)各地甚至全球范圍內(nèi)的專家來(lái)進(jìn)行遠(yuǎn)程的支持；當(dāng)設(shè)備修好之后，恢復(fù)到原先的工作狀態(tài)，可以通過(guò)在線的數(shù)據(jù)，來(lái)對(duì)它進(jìn)行校驗(yàn)是不是真的修好了，通過(guò)數(shù)據(jù)最終形成閉環(huán)。

智能運(yùn)維有三個(gè)“一”為核心：一個(gè)平臺(tái)，一個(gè)專家系統(tǒng)，以及一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化體系。

• 首先，一個(gè)平臺(tái)。該平臺(tái)更多是為整個(gè)設(shè)備管理相關(guān)的人員，包括生態(tài)合作伙伴等，提供了一個(gè)共同的信息共享平臺(tái)、溝通交流平臺(tái)、協(xié)同工作平臺(tái)。同時(shí)，基于這個(gè)平臺(tái)，還能夠?qū)Σ煌幕?，同類的產(chǎn)線或設(shè)備進(jìn)行綜合的比較、分析，去尋找進(jìn)一步改進(jìn)優(yōu)化的空間。

• 再者，一個(gè)專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是一個(gè)人機(jī)結(jié)合的系統(tǒng)，一方面人腦中的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)與智慧轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)識(shí)別判斷的語(yǔ)言，另一方面，基于我們現(xiàn)有的認(rèn)知，這個(gè)轉(zhuǎn)化還會(huì)持續(xù)很長(zhǎng)一段時(shí)間，所以也需要人去對(duì)一些疑難雜癥進(jìn)行處理。

• 最后是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化體系。工業(yè)是一個(gè)很?chē)?yán)謹(jǐn)、很?chē)?yán)苛的業(yè)態(tài)，工業(yè)的基礎(chǔ)都是源于上千年以來(lái)人對(duì)形成產(chǎn)品價(jià)值創(chuàng)造這個(gè)過(guò)程的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的固化，所有的管理基礎(chǔ)都是基于標(biāo)準(zhǔn)化，數(shù)字化、智能化更要基于標(biāo)準(zhǔn)化；通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化，不斷地去固化我們行業(yè)的管理運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，讓企業(yè)運(yùn)營(yíng)不斷地迭代和升級(jí)。

客觀地說(shuō)，在目前這個(gè)階段，不少企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)際上還是停留在紙面化的階段。但是，不管是現(xiàn)在還是未來(lái)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)融合必須要完成向全面數(shù)字化的跨越，這必將是一個(gè)比較漫長(zhǎng)的過(guò)程，因?yàn)橹R(shí)的轉(zhuǎn)化、數(shù)字化是需要大量的人力、物力、時(shí)間的投入。

在我們已經(jīng)搭建的、面向全寶武的設(shè)備智能運(yùn)維平臺(tái)上，它的架構(gòu)與我們講的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)沒(méi)有本質(zhì)性的差異，基本原理都是怎么去拿到數(shù)據(jù)，怎么去分析數(shù)據(jù)，怎么把這些數(shù)據(jù)的應(yīng)用去和我們管理的需求、跟我們運(yùn)營(yíng)的需求結(jié)合起來(lái)，呈現(xiàn)出價(jià)值。

為什么我們要強(qiáng)調(diào)標(biāo)準(zhǔn)化體系？

以電機(jī)維修為例，同樣的一臺(tái)電機(jī)，不同基地、不同隊(duì)伍干出來(lái)可能就是不一樣。這時(shí)候，如果能夠把維護(hù)維修都標(biāo)準(zhǔn)化，一步一步規(guī)定清楚，每一步你做什么，需要用什么東西，要達(dá)到什么樣的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，這樣就有可能：十大基地不管是什么電機(jī)出問(wèn)題，不管誰(shuí)來(lái)修，最后的進(jìn)度、投入和質(zhì)量都是一樣的。這樣做的目的是：讓服務(wù)能夠擺脫地域、時(shí)間、經(jīng)驗(yàn)等因素的限制，本質(zhì)上是為了能在整個(gè)廣域范圍內(nèi)促進(jìn)相關(guān)資源在同一標(biāo)準(zhǔn)下的高度協(xié)同。

另外說(shuō)到新技術(shù)的應(yīng)用，從感知的角度，這幾年也用了很多的方法，比如各種有線和無(wú)線的傳感器，NB-iot、5G，以及光纖感音、視覺(jué)識(shí)別技術(shù)，還有巡檢機(jī)器人的應(yīng)用等。

從認(rèn)知的角度，我們整體是沿著模型和大數(shù)據(jù)兩個(gè)維度，其中，對(duì)于大數(shù)據(jù)的探索還需要一個(gè)過(guò)程。目前在工業(yè)場(chǎng)景里面，我們基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，實(shí)際上很難找到一種通用的方法、通用的框架，一勞永逸地解決我們所面對(duì)的所有問(wèn)題，所以我們要針對(duì)每一個(gè)細(xì)分場(chǎng)景投入足夠的資源，用相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間才能去解決一個(gè)問(wèn)題。

比如對(duì)于電機(jī)絕緣失效這樣一個(gè)瞬間突發(fā)故障，我們花了一年多的時(shí)間去積累數(shù)據(jù)，然后去建立相應(yīng)的模型并進(jìn)行訓(xùn)練，目前為止只能算是小有成就，能夠做到平均提前10分鐘以上預(yù)警，最長(zhǎng)的可以提前一個(gè)月。可想而知，這樣一個(gè)細(xì)微問(wèn)題的應(yīng)用，在工業(yè)領(lǐng)域里都需要投入足夠的精力消耗大量的資源去解決。我們更多地是以機(jī)理為主，以大數(shù)據(jù)的模型與它進(jìn)行交叉驗(yàn)證，相互補(bǔ)充，逐步提高模型的準(zhǔn)確性、有效性，這是我們目前所采用的一種方法。

面向移動(dòng)端的應(yīng)用，包括AR、VR我們也都有具體的探索和應(yīng)用。

總體上，寶武裝備從2014年開(kāi)始智能運(yùn)維的嘗試，認(rèn)識(shí)也是在從監(jiān)控、到檢測(cè)診斷、再到今天的智能運(yùn)維不斷深化。尤其是從今年上半年開(kāi)始，整個(gè)中國(guó)寶武在全方位推進(jìn)智慧制造，智能運(yùn)維的步伐也在加速?，F(xiàn)在，寶武沿著四條線推進(jìn)智慧制造：

• 操作室一律集控。其最終目的是實(shí)現(xiàn)異地操控全國(guó)或者是全球的產(chǎn)線。

• 操作崗位一律機(jī)器人。盡管鋼鐵工業(yè)已經(jīng)是一個(gè)高度自動(dòng)化的行業(yè)，但還是有20%左右操作還是靠人，我們通過(guò)機(jī)器人去替代，重點(diǎn)是高風(fēng)險(xiǎn)、高污染、高負(fù)荷的“三高”崗位。

• 運(yùn)維一律遠(yuǎn)程。也就是寶武裝備所聚焦的智能運(yùn)維。

• 服務(wù)一律在線。圍繞著產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同等。

從我們智能運(yùn)維的角度來(lái)說(shuō)，還有很多的問(wèn)題需要解決，希望跟現(xiàn)場(chǎng)的伙伴進(jìn)行分享，比如5G技術(shù)、新型傳感器、大數(shù)據(jù)、人工智能等。

5G如何將通信模組與相應(yīng)的智能生態(tài)結(jié)合起來(lái)，盡快投入到工業(yè)實(shí)踐中去；

無(wú)線MEMS傳感器，不管是4G、5G，亦或其他通訊，怎樣匹配你的數(shù)據(jù)采集傳輸策略和功耗之間的關(guān)系，讓他用的更久一些；

大數(shù)據(jù)，視覺(jué)識(shí)別等，我們當(dāng)然希望能夠有一種相對(duì)通用的方法和框架，降低技術(shù)門(mén)檻，從某種程度上加速我們開(kāi)展數(shù)據(jù)分析的過(guò)程，這也是一個(gè)關(guān)鍵。

最后，說(shuō)一點(diǎn)自身的感受：工業(yè)領(lǐng)域的智能化應(yīng)用要想真正地落地生根，一定是工業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)、新的物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，以及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)一起協(xié)作起來(lái)，所以中國(guó)寶武要打造鋼鐵生態(tài)圈，寶武裝備也要打造配套的智能運(yùn)維子生態(tài)。因此，從這個(gè)角度，我非常期望一些跨界的伙伴，尤其是有好的技術(shù)、好的產(chǎn)品的朋友來(lái)跟我們做一個(gè)結(jié)合，加入我們的生態(tài)圈，讓大家的技術(shù)與創(chuàng)意在工業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮出更大的價(jià)值，創(chuàng)造出更大的貢獻(xiàn)。謝謝大家！雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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