鋼鐵企業(yè)設(shè)備運維面臨著設(shè)備狀態(tài)提升和運維成本壓降的雙重壓力,通過“大數(shù)據(jù)+AI”助力設(shè)備智能化運維成為破局的關(guān)鍵。寶鋼股份與寶信軟件、寶武智維合作,基于數(shù)智化技術(shù)積極探索,在降低點檢負(fù)荷、提升設(shè)備管控能力等方面構(gòu)建設(shè)備智能運維解決方案。
2024年9月,寶鋼股份iEDAS(intelligent Equipment Diagnosis Analysis System)平臺上線,基于海量設(shè)備狀態(tài)高頻數(shù)據(jù),采用大數(shù)據(jù)流式計算等技術(shù),提供了設(shè)備狀態(tài)預(yù)警規(guī)則編制、設(shè)備狀態(tài)專業(yè)分析(如趨勢分析、頻譜分析與相關(guān)性分析等)、設(shè)備狀態(tài)報警處置閉環(huán)管理等一系列平臺化工具能力;同時融入AI新技術(shù),將大小模型與時序數(shù)據(jù)相結(jié)合,在設(shè)備狀態(tài)預(yù)測、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控及設(shè)備知識庫等方面進(jìn)行了一系列有益探索。
AI助力設(shè)備狀態(tài)預(yù)測
以液壓系統(tǒng)液位智能預(yù)測為例,結(jié)合工況研究液位的變化趨勢,通過工藝參數(shù)與傳感器波形數(shù)據(jù),建立智能監(jiān)測模型,對液位進(jìn)行智能監(jiān)測和液位預(yù)測,采用深度學(xué)習(xí)模型替代原有人工經(jīng)驗調(diào)節(jié),提升液位控制精度。同時構(gòu)建多級預(yù)警機制(提醒/報警/緊急停機),當(dāng)檢測到液位變化偏離工況基準(zhǔn)模型時,根據(jù)偏差量、趨勢持續(xù)性等因素進(jìn)行分級響應(yīng),提供精準(zhǔn)運維指導(dǎo),通過工況聯(lián)動的多維度診斷結(jié)果智能推送補油建議、密封件更換預(yù)警等維護(hù)策略。

液壓系統(tǒng)液位智能預(yù)測上線后,漏油事件識別精度顯著優(yōu)化,液壓系統(tǒng)油耗與補油成本持續(xù)降低,油料管理效率穩(wěn)步提升,同時人工點檢與異常判斷工作量明顯減少,加油事件識別準(zhǔn)確性顯著增強。
AI助力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控

之前的設(shè)備監(jiān)控,需要大量人工配置預(yù)警規(guī)則或?qū)I(yè)代碼定制化編程,規(guī)則配置工作量大且需要不斷校核調(diào)整規(guī)則。采用大模型進(jìn)行設(shè)備預(yù)警規(guī)則推薦,通過對話式交互理解業(yè)務(wù)需求,自動生成規(guī)則邏輯建議,引導(dǎo)規(guī)則編制、修改和發(fā)布,同時內(nèi)置常用的設(shè)備預(yù)警規(guī)則模板庫,輔助用戶高效創(chuàng)建和復(fù)用規(guī)則。除規(guī)則主動推薦外,平臺還提供設(shè)備預(yù)警規(guī)則閾值自學(xué)習(xí)功能,依據(jù)歷史數(shù)據(jù),推薦各類預(yù)警和異常等級的建議閾值,輔助設(shè)備預(yù)警規(guī)則設(shè)定合理的閾值范圍,提升規(guī)則報警準(zhǔn)確率。
設(shè)備預(yù)警規(guī)則AI推薦覆蓋了80%以上常用規(guī)則,大幅提升了預(yù)警規(guī)則編制效率和預(yù)警規(guī)則準(zhǔn)確度。
設(shè)備知識問答助手
設(shè)備知識問答助手基于設(shè)備知識庫,利用大模型+知識圖譜技術(shù),通過智能挖掘和利用,實現(xiàn)設(shè)備故障、操作手冊、維修記錄等知識的快速搜索、原因分析,支持現(xiàn)場對故障的快速定位及維修,提升設(shè)備維護(hù)效率。

設(shè)備狀態(tài)是鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定順行的重要一環(huán),借助AI助力設(shè)備智能運維,可有效提升設(shè)備狀態(tài)精準(zhǔn)把控,降低現(xiàn)場運維人員的重復(fù)性勞動投入,綜合提升設(shè)備運行保障能力。寶信軟件將進(jìn)一步推進(jìn)AI賦能設(shè)備智能化運維的深度與廣度:一方面融合大小模型與傳統(tǒng)機理模型,利用多模態(tài)技術(shù)綜合提升設(shè)備管控精度;另一方面將智能運維從主重作業(yè)線、通用專業(yè)設(shè)備向輔線、專用設(shè)備推廣,以推動設(shè)備運維模式的變革,綜合提升設(shè)備效能。
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