内容发布更新时间 : 2024/5/6 12:38:34星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

（1）现场设备准确定位、快速查找

（2）解决台账与现场实物不匹配不一致的情况 （3）设备地理位置移动的跟踪

（4）实时掌控设备的位置信息及状态信息 2、设备巡检路线的优化及导航功能

各点检员每日生成的点检计划，通过跟踪设备定位的信息，在地图上形成巡检路线的图形化显示。

通过GPS等导航功能，使点检员可以按照最优化的路径进行日常巡检，以达到每日点检的效率最高，同时保证点检的准确性。

3、检修计划及实绩登录

利用移动终端，点检员对点检计划、委托单进行实绩的登录、确认。管理人员也可以进行计划、实绩的审批。设备系统中涉及现场操作及管理人员，都可以达到移动办公的目的。

4、检修人力资源安全管理

对每个协力检修人员进厂后，利用可穿戴设备的定位跟踪功能，实现如下功能： 1）现场行动路线的跟踪，进行安全管理 （如危险区域的高危显示） 2）对人力资源动态分布实时掌控

3）实现对全厂检修人力资源分布的平衡控制 4）提升对协力供应商，协力班组的安全管理及评价 5）进一步优化并指导定年计划下达。 5.2.2 远程智能化的设备预防性维修管理

建立远程设备状态分析决策支持系统以支持智能化的设备预防性维修管理（可以先期结合设备分层分类管理选

取双高设备纳入监控的设备）。包括各监控系统在线监控数据的采集管理、离线检测信息的管理、以及相关信息专项诊断分析和综合诊断分析设计，监控系统的综合展示、异常事件管理及消息推送。达到远程对设备状态进行监控及分析的目的。

通过云平台大量存储状态数据，结合对大数据分析技术的运用，帮助设备维护人员对设备状态进行把控并合理安排检修项目。实现以下功能:

1、基础管理

建立消息推送及数据分析规则和成熟的分析模型，将原有人工对设备状态信息的分析过程和结果逐渐转化为系统自动分析判定。

2、在线点检标准管理

以在线设备状态信号采集分析为基础，通过与在线点检标准的自动比对，主动分析出 “点检结果”。 3、消息推送规则管理

设定消息推送规则的途径和方式，自动将设备状态异常事件信息告知各级设备状态管理人员。 4、异常状态事件捕获

设备异常状态事件通过下列场景捕获——

（1）当在线监控信号值超出正常范围或接近报警阀值时； （2）当离线检测（精密点检）结果出现异常时； （3）TPM及巡检发现设备异。

设备发生异常状态事件时，自动向相关设备管理人员发出报警信息. 5、倾向管理

根据在线采集数据或离线采集数据，自动形成倾向管理分析图表；结合专项、综合解决方案及历史履历信息，帮助设备维护人员对设备状态进行把控并合理安排检修项目。

6、设备健康监测

在线设备健康状态的检测有一定的难度，例如轧机主轴疲劳状态和主轴扭矩情况检测，大型电机绕组温度状态和绝缘情况。。。大型关键设备的健康情况关系到整个生产线的是否顺行，是否需要预先的维护或更换零部件。在线设备健康状态检测需要根据不同的设备采集不同的设备和工艺参数，将能反映设备状况的信号采集到计算机中，将信号进行处理，并结合专家经验和设备相关物理信息，结合模型计算其健康度，并进行长期的数据采集和存储。通过智能化手段和专家经验，实时监测设备的运行状态，可实现设备的健康状态预报，并在设备裂化之前提前提出设备的维护或更换的信息。根据不同的设备，结合专家经验建立专家数据库，统计计算出各种信号在各种情况下的设备健康情况，制定健康度指数计算专家模型。通过移动和本地数据展现和报警。

7、综合监控

运用直观的展示方式，将大量关键设备的状态信息呈现给设备管理人员。依靠先进的云计算技术，再结合设备仿真，在一个功能中集成了设备状态管理所需的在线信号、离线检测结果、相关异常信息等，大幅提升设备状态管理人员的操作体验。同时还提供设备状态事件后续处理的快捷入口，实现与原有业务功能无缝衔接。。

8、图形数据管理

定义监控图像区域，管理监控图形区域对应设备编码、标准等基础信息。将图形数据与具体设备信息进行关联结合，支撑监控画面动态显示，及相关信息勾连。 5.2.3 设备故障相关因素分析和故障预测

（1）根据设备状态采集数据及设备异常故障数据进行相关性分析，形成故障预测规则模型 （2）提供设备状态数据到设备厂商，形成设备厂商提供的故障处理及状态分析知识库 （3）根据专家分析，结合历史经验形成故障预测及处理专家知识库

（4）通过当前设备状态数据采集，结合预测模型及知识库，预测设备状态并给出相应解决方案避免设备故障 5.2.4 设备管理关联因素智能分析

采集系统内规范类数据（基础数据、标准数据、设定业务流程）、系统内计划类数据、各类业务实际运行数据，通过关联分析、差异分析、趋势分析等找出差异因素以及其分布特征及发展趋势，提出合适的管理改进措施

1、分析管理因素对设备状态的影响 1)、采集各类型管理因素变化

2）、分析各因素变化与设备异常/故障、产品质量之间的关联关系及变化趋势，得出相

关因素影响模型

3）、根据管理因素变化结合影响模型进行影响预测分析 4）、对影响结果进行预测，给数应对措施或者管理调整方案 2、设备标准的合理性分析

1）、根据基础类数据、设备使用数据进行相关分析，与现有各类标准进行差异分析 2）、根据设备运行实绩类数据对现有标准数据进行效果分析，得出差异点 3）、对差异点进行关键要素分析，得出关键影响因素 4）、通过预测分析，給出标准调整建议 3、轧辊性价比综合评价

1）、关联轧辊上下机数据及轧制实绩数据，得到每块钢的特征属性与其轧制轧辊技术属性的关联数据 2）、分析各钢种特征属性与轧辊技术属性关联关系，影响程度，得到钢种特征属性与轧辊技术属性二维轧制难

度模型

3）、根据轧辊采购信息（价格、服务等），结合轧制难度模型，得到性价比模型 4）、通过性价比模型，结合生产计划和轧辊系统可用轧辊数据，再根据各生产单元轧辊

使用规则模型，可形成优化的轧辊配辊上机方案，实现“因材配辊”

5）、在轧辊性价比分析基础上，采集销售计划、订单信息确定未定生产产品大致情况，

结合采购库存、订单信息，轧辊库存、状态信息和历史轧辊消耗情况，通过预测分 析，可预测轧辊采购量及推荐最优的采购品种及供应商，形成轧辊选型方案。

5.3 智慧安全管理

（这里要加一段对智慧安全管理的目标、内容、预期达到效果等的一段总体描述！！，如果有未来总体蓝图设想的话，加在后面最好了，参照设备管理） 5.3.1 远程智能化的安全作业监管

构建远程安全监管体系，缩短危险状况的安全处理时间.主要实施要点如下：: 1）、远程装置基于无线网络，部署简单，随时移动 2）、现场实时画面监控、远程对话

3）、远程抓拍，违章即时处理、整改通知单即时下发。

4）、远程探测，根据进入要求（如穿戴装备、人员身份、人员资质），利用RFID穿戴

式设备，自动识别，并进行相关推送、报警。

5）、危险告知，感应到有人员进入危险区域时，播报危险源相关信息，或进行相关

推送、报警。

5.3.2 移动互联下的安全改善活动

基于无线网络，拓展智慧安全管理移动应用，缩短安全改善活动所需时间，主要实施要点如下： 1）、安全检查：利用手持式无线智能设备，检查结果实时反馈。

2）、工作证明：关键检查工作（如巡检点、设备）到场证明（通过RFID感应 + 拍照），

根据工作记录并结合现场滞留时间，分析是否在“走过场”。 3）、隐患排查：现场隐患问题拍照取证，整改任务单即时流转。

4）、移动督查：安全管理人员、安全管理部门在巡查过程中对发现的违章、隐患，

即时处理、整改通知单即时下发。

5）、信息核实：即时调阅项目信息、相关单位/人员的准入信息、资质信息。 6）、区域定位：人员数量及定位，不合格或问题推送报警。 7）、现场画面：将手持式设备拍摄到的实时画面传入中央服务器。