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基于大数据分析的可视化智能运维系统的应用效果显著

@技术文献

优质的设备运行是钢铁企业提高产品质量和企业竞争力的基本要素。基于大数据分析的可视化智能运维系统的应用,有效解决了钢铁企业设备管理的通病,实现了关键设备公司的全生命周期管理,提高了企业的设备管理水平。

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前言

钢铁企业设备管理水平与国家整体智能制造要求还存在一定差距,主要表现在:设备庞大分散,管理难度大,缺乏可视化和自动化远程智能操作和维护管理方法;环境异构,业务系统复杂,无法快速适应复杂环境设备的管控;人员能力水平参差不齐,服务范围广,缺乏标准化、自动化的流程管理。

为解决上述问题,实现设备(特别是关键设备)全生命周期管理,提高设备管理精细化水平,国内钢铁企业开始进行有效的尝试和探索,并已取得了一定的效果。 其中,基于大数据分析的可视化智能运维系统(以下简称:智能运维系统)应用效果明显。该系统的应用为设备全生命周期跟踪提供了越来越精细化的数据支持,大大降低了设备非故障停机的概率,有效提高了生产效率。

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系统架构

智能运维系统属于设备管理系统的范畴。因此,应定位在钢铁企业信息系统中的L3(三级)级别。该系统必须实现钢铁企业整个生产过程关键设备的智能化运维。设计时必须从技术层面考虑安全性、可靠性、开放性、实用性、可扩展性、标准化、稳定性等原则,实现关键设备的全生命周期管理。

智能运维系统软件实现的主要功能包括数据处理、网页、手机APP等,部署安装在企业云服务器中。网页采用基于B/S的架构,数据处理软件采用基于C/S的架构。在软件开发和扩展方面,技术架构如图1所示:

数据处理层:实现生产、设备、PLC、环境等数据的采集和存储,利用大数据分析技术对数据进行分析处理,掌握设备运行状态,诊断各种故障并给出相关信息 解决参考策略。同时存储相关数据,并在此基础上为外部系统提供数据访问的标准socket,实现数据采集和数据发布功能。系统支持多种通信合同,实现信息与钢铁企业各种信息系统的互联互通。本系统的数据流如图2所示:

业务承载层:在企业云中部署虚拟服务器,配置相应的操作系统和数据库软件,搭建软件运行环境,支持数据分析、估算和应用运行。

应用部署层:在服务器端部署系统需要的各个模块的功能软件,主要包括网页、手机APP通讯软件、数据处理软件等。

用户访问层:针对用户访问功能,提供网页、手机APP软件等多种访问方式。同时,针对不同的访问方式实施了安全隔离机制,确保信息的安全高效传输。

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功能实现

智能运维系统的功能实现由标准管理、维护管理、资产管理、专家知识库、设备状态管理、数据管理等模块组成,如图3所示,通过企业总线和ERP (企业资源规划)系统与企业生产经营的其他专业系统实现数据资源共享。

3.1运维标准管理体系

智能运维系统结合企业设备运行的实际情况,建立完善的设备标准体系,提高标准的实用性,规范支撑设备管理的制度、标准、流程,采用统一的制度,标准和程序。 一、标准化管理提高了系统的引导性,使标准的应用更加方便快捷,有利于设备运维人员不断优化标准,为设备的顺利运行提供可靠的标准和技术支持。设备运维。

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3.2设备全生命周期管理

智能运维系统对设备从购买设备到设备报废全生命周期实施全面合理的管理和监控。以提高设备可靠性为目标,以设备清单管理为基础,以设备日常工作管理、抽查管理、技术监督等预防和预警管理为核心,以维修管理、技改管理等计划和项目管理为核心以支持、设备缺陷管理、运行值班管理等日常运行数据为支撑,以设备估价、设备变更、设备评级等管理为补充智能手机软件数据分析,利用大数据分析技术,构建系统化、立体化、可视化的智能运营和维护系统。将以往静态、片面的设备清单管理升级为动态、系统化的设备健康档案管理,将原有的后处理、耗竭运维管理转变为事前预警智能运维管理,并与ERP系统的预算管理和物料管理互联互通,将智能运维管理统一到企业价值链管理中,实现设备全生命周期管理。设备全生命周期管理流程如图4所示:

3.3点巡检动态管理

规范点检管理操作流程,按照路径和行程组合的最优原则规划设备巡检路线,匹配系统内的巡检标准、巡检区域、巡检计划等信息,利用大数据同时该方法对巡检反馈和历史记录信息进行分析处理,提出更有针对性的巡检策略,实现运维工作的流程化和动态跟踪,使巡检人员操作更加规范、及时-保存。更高的效率。点检流程如图5所示。

3.4Wisdom 专家知识库建设

智能专家知识库聚焦智能运维实际需求,对海量异构数据进行分析建模。从点到面,全面推进物联网技术应用,通过数据挖掘发现数据中隐藏的规律和数据之间的关系,将设备运维过程中的数据转化为知识,辅助设备运维人员使设备科学合理的管理工作。实现对滚动等轻武器及主传动等复杂控制系统故障的智能诊断和智能维护,建立公司级设备管理专家知识库。

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基于关键设备和生产过程关键部件构建的点检标准、报警标准、故障库知识库数据,通过梳理生成以设备为中心的“知识关系库”智能手机软件数据分析,形成数据神经网络网络实现设备的智能化可视化运维提升。以轴承库为例,将企业设备关键部位的轴承数据预定义到系统中,可直接利用抽查数据进行频谱分析判断是否存在特征故障可扩展内置轴承厂商的各种常用轴承信息,减少自定义轴承信息,并自带特征频率估算助手。轴承知识库如图6所示:

3.5设备预测性维护

在线实时查看设备状态,并以不同方式展示给巡检人员,及时分析判断并处理,使设备仍处于健康运行状态,实现高精度生产的设备运维目标(如7)所示。建立设备故障知识库,完成对设备故障的专业诊断与评估,实现设备故障诊断与分析功能.

采集在线设备运行数据,结合故障诊断数据等数据在系统内部进行综合分析处理,实现多种异构数据的融合,形成易于识别应用的数据,完成非结构化特征提取数据和海量设备数据存储,通过数据分析提前预测设备运行状态,获取设备运行规律,实现设备预测性运维。

3.6设备实时监控

主要用于实现对设备参数、PLC、UPS、环境温湿度、设备通讯状态、视频、智能电表等数据的实时监控,并根据不同人的关注点显示不同的数据。图8为转换器实时监控图:

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3.7联通互联申请

随着工业信息化的发展、智能手机的普遍应用以及手机的便利性,移动设备管理早已成为未来工业设备管理应用的重要组成部分。移动互联网的主要功能包括:状态检测、故障复核报告、工作审批等。

移动应用功能通过联通应用终端集成消息应用、现场应用、管理应用、自助应用等,满足钢铁流程各工序中设备管理业务不同层次、不同岗位的需求,已经成为系统的重要组成部分另外,运维管理技术人员可以通过移动终端过于直观地查看设备的运行状态,及时处理设备的异常情况。图9为智能运维技术移动端展示:

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结论

智能运维系统通过大数据分析方法,实时采集获取企业关键机械设备和电气设备的运行信息和运维参数信息,并模拟分析优化设备在大数据系统根据设备运行参数和理​​论参数运行参数曲线,结合模型算法实现设备预防性诊断、预警和修复,确保设备科学合理使用,避免设备突发故障,有效保障设备连续性企业生产和产品质量的稳定性。

结束

来源:云科技 网络整理