工业设备智能运维指南 规划、成熟度模型、方案与实施

1）40余年知名大厂宝贵经验总结，汇集电力、石化、冶金、制造等多个行业的应用需求
2）带你破局智能运维困境，革新设备管理模式，打造数字化转型的核心驱动力
3）创新性提出智能运维成熟度评估体系，明确从基础级到卓越级的发展路径
4）帮助企业精准诊断现状，并制定切实可行的工业设备智能运维策略、规范、方案与实施细节

全球制造业正经历着深刻的数字化转型，工业设备作为生产基石，其运维模式的智能化、数字化已成为不可阻挡的潮流和企业降本增效、提升核心竞争力的关键。然而，尽管智能运维概念已提出多年，众多企业在实践中仍面临缺乏系统方法、投入与产出不成正比、项目效果远未达预期甚至惨遭淘汰的困境。为帮助从业者摆脱上述困境，本书应运而生，作者凭借40年的现场设备运维工作经验和对多个行业龙头企业的深度调研，聚焦于解决当前工业企业在推进智能运维过程中遇到的核心难题。总体而言，本书有六大亮点。亮点1：重构设备智能运维体系，将它看作以数据化为基础、智能化为核心、平台化为载体、兼容多种维修方式的智能运维管理模式。亮点2：提出“设备智能运维成熟度模型”，解构五大核心要素，为企业评估自身水平、规划进阶路径提供清晰标准和策略。亮点3：围绕成熟度模型的五大维度，系统指导企业提升智能运维核心能力，包括设备数字化、数据分析与智能化、人员能力素质、管理、数据平台。亮点4：强调标准化的重要性，提出涵盖设备分类、维修策略、数据采集等关键标准，助力企业打破数据孤岛，构建高效智能运维体系。亮点5：详细剖析常用设备状态监测诊断技术，如振动、温度、油液等，提供原理剖析和应用指导，是一线工程师的“技术手册”。亮点6：作者凭借40年行业经验，总结出经实践检验的方法论和模型，确保内容的权威性和实用性。本书不仅是一本专业书籍，更是一座连接理论与实践、指引企业成功实现设备管理智能化升级的桥梁，让你摆脱“概念不清、方法不当、投入巨大、收效甚微”的困境。

序

前言

第1章 设备智能运维概论 1

1.1 什么是智能运维 1

1.2 为什么要智能运维 1

1.3 智能运维目前存在的问题 3

1.4 智能运维的基本要求 4

1.5 智能运维的效益 5

1.6 智能运维的意义 7

第2章 设备维修方式与运维模式 8

2.1 设备维修方式的演进 8

2.1.1 事后维修 8

2.1.2 预防维修 9

2.1.3 预知维修 9

2.1.4 预测维修 10

2.2 设备运维模式的发展 11

2.2.1 预防维修模式 11

2.2.2 点检定修制模式 11

2.2.3 设备智能运维模式 12

2.3 设备维修方式与设备运维模式的关系 12

2.4 智能运维模式的发展趋势探讨 13

第3章 设备智能运维的成熟度 15

3.1 为什么需要设备智能运维成熟度模型 15

3.2 智能运维的成熟度要素 16

3.3 设备数字化的要求 17

3.3.1 智能运维一级的设备数字化要求 17

3.3.2 智能运维二级的设备数字化要求 18

3.3.3 智能运维三级的设备数字化要求 19

3.3.4 智能运维四级的设备数字化要求 19

3.3.5 智能运维五级的设备数字化要求 19

3.4 对数据分析与智能化程度的要求 20

3.4.1 数据分析与智能化一级的能力要求 20

3.4.2 数据分析与智能化二级的能力要求 20

3.4.3 数据分析与智能化三级的能力要求 21

3.4.4 数据分析与智能化四级的能力要求 21

3.4.5 数据分析与智能化五级的能力要求 22

3.5 对人员能力素质的要求 22

3.5.1 智能运维一级对人员能力素质的要求 23

3.5.2 智能运维二级对人员能力素质的要求 23

3.5.3 智能运维三级对人员能力素质的要求 24

3.5.4 智能运维四级对人员能力素质的要求 24

3.5.5 智能运维五级对人员能力素质的要求 25

3.6 对管理的要求 25

3.6.1 智能运维一级的管理要求 25

3.6.2 智能运维二级的管理要求 26

3.6.3 智能运维三级的管理要求 27

3.6.4 智能运维四级的管理要求 27

3.6.5 智能运维五级的管理要求 28

3.7 对数据平台的要求 28

3.7.1 智能运维一级的数据平台要求 28

3.7.2 智能运维二级的数据平台要求 29

3.7.3 智能运维三级的数据平台要求 29

3.7.4 智能运维四级的数据平台要求 30

3.7.5 智能运维五级的数据平台要求 30

3.8 智能运维成熟度评价 30

第4章 设备数字化方法 32

4.1 设备分类分层和维修方式 32

4.1.1 设备分类分层方法 33

4.1.2 设备维修方式的确定原则、技术原理与特性 33

4.1.3 预知维修设备的确定 35

4.2 事后维修设备的数字化方法 35

4.3 预防维修设备的数字化方法 37

4.3.1 预防维修设备的类型 38

4.3.2 预防维修设备的数据内容 38

4.4 预知维修设备的数字化方法 41

4.4.1 掌握设备状态的方式 41

4.4.2 预知维修设备的数据内容 41

4.4.3 设备状态监测的要点 42

4.5 预测维修设备的数字化方法 45

4.6 设备维护过程的数字化方法 45

4.7 设备维修过程的数字化方法 46

第5章 设备数据分析与智能化方法 48

5.1 数据预处理 48

5.1.1 数据清洗 49

5.1.2 数据整理 50

5.1.3 数据变换 50

5.1.4 特征量提取 51

5.1.5 数据分组 53

5.1.6 数据闭环 55

5.2 基于知识的分析诊断方法 58

5.2.1 故障诊断方法 59

5.2.2 因果关系树诊断法 59

5.2.3 第一原则模型 60

5.3 数据驱动的分析诊断方法 61

5.3.1 基于统计数据的分析诊断 61

5.3.2 基于案例推理的分析诊断 62

5.3.3 基于神经网络的分析诊断 63

5.3.4 基于决策树的分析诊断 64

5.3.5 基于随机森林的分析诊断 65

5.3.6 基于逻辑回归的分析诊断 66

5.3.7 基于支持向量机的分析诊断 66

5.4 分析诊断方法的比较和选择 66

5.4.1 分析诊断方法的比较 67

5.4.2 分析诊断方法的选择 69

5.5 分析结果的展现 70

5.6 模型的构建、评估、部署与优化 71

5.6.1 模型构建 71

5.6.2 模型评估 72

5.6.3 模型部署 73

5.6.4 验证优化 74

5.7 设备状态预测 74

5.8 设备健康度评价 75

5.9 数字孪生的应用 76

5.9.1 数字孪生建模方法 77

5.9.2 数字孪生在设备状态诊断中的应用 77

5.9.3 数字孪生在生产过程中的作用 78

5.9.4 数字孪生在工业应用中面临的难点问题 79

5.10 知识图谱 79

5.11 智能运维决策模型 81

5.11.1 智能决策方法 81

5.11.2 决策模型部署与优化 82

第6章 智能运维对人员素质的要求 84

6.1 智维工程师的能力素质要求 85

6.1.1 智维工程师一级 85

6.1.2 智维工程师二级 86

6.1.3 智维工程师三级 87

6.1.4 智维工程师四级 88

6.1.5 培训时长及工作经历要求 89

6.1.6 培训课程内容及要求 90

6.2 智维分析师的能力素质要求 91

6.2.1 智维分析师一级 92

6.2.2 智维分析师二级 93

6.2.3 智维分析师三级 94

6.2.4 智维分析师四级 95

6.2.5 培训时长及工作经历要求 96

6.2.6 培训课程内容及要求 96

6.3 智维维护师的能力素质要求 98

6.3.1 智维维护师一级 98

6.3.2 智维维护师二级 99

6.3.3 智维维护师三级 99

6.3.4 智维维护师四级 100

6.3.5 培训时长及工作经历要求 101

6.3.6 培训课程内容及要求 101

6.4 智维管理师的能力素质要求 102

6.4.1 智维管理师一级 103

6.4.2 智维管理师二级 103

6.4.3 智维管理师三级 104

6.4.4 智维管理师四级 105

6.4.5 培训时长及工作经历要求 106

6.4.6 培训课程内容及要求 107

第7章 设备管理 108

7.1 目标制定 108

7.2 设备数字化规范及标准 109

7.3 设备数字化管理 111

7.3.1 保障设备数据的合规性和完整性 111

7.3.2 检查设备数据的质量、分组和闭环 112

7.3.3 检查设备的数据流与工作流 113

7.3.4 检查落实设备维修策略 114

7.3.5 设备事故分析及提炼 114

7.3.6 制定智能运维评价指标 114

7.4 设备数据资产化 117

7.4.1 确立数据治理架构 117

7.4.2 搭建高效的数据平台 117

7.4.3 推动数据文化建设 117

7.4.4 保护数据安全与隐私 118

7.4.5 开展数据价值挖掘 118

7.4.6 监测与优化数据资产 118

7.5 追求价值最大化 119

7.6 资源配置 120

7.7 组织架构优化 122

第8章 设备数据平台 123

8.1 数据来源及数据预处理 124

8.1.1 数据平台的数据来源 124

8.1.2 对数据平台的能力要求 126

8.2 基本功能架构 126

8.2.1 成熟度一级的数据平台基本功能 127

8.2.2 成熟度二级的数据平台基本功能 128

8.2.3 成熟度三级的数据平台基本功能 128

8.2.4 成熟度四级的数据平台基本功能 129

8.2.5 成熟度五级的数据平台基本功能 130

8.3 分析工具的功能要求 130

8.3.1 波形数据的量值 130

8.3.2 时域信号分析 131

8.3.3 频域信号分析 133

8.3.4 生产过程数据分析 135

8.3.5 计算及统计 136

8.4 设备及数据的展示方法 136

8.4.1 几种常见的设备及数据展示方法对比 136

8.4.2 数据分组的展示方法 137

8.4.3 数据闭环的展示方法 138

8.5 状态预警方法和预警模型 138

8.5.1 设备状态预警方法 139

8.5.2 状态预警模型 139

8.5.3 按不同工况设置预警值 140

8.6 数据流与工作流 141

8.6.1 事后维修的数据流 141

8.6.2 预防维修的数据流 143

8.6.3 预知维修的数据流 144

8.6.4 预测维修的数据流 147

8.6.5 工作流与数据流的相互配合 149

8.7 数据平台中需要的知识及其应用 149

8.7.1 现有知识的类型及提取方法 149

8.7.2 从数据中学习 150

8.7.3 知识的应用 150

8.8 优化控制的实现方法 151

第9章 设备智能运维的方案 152

9.1 当前智能运维能力评估 152

9.2 智能运维方案选择 153

9.3 实施方案制订 154

第10章 设备智能运维标准的内容及标准化方法 156

10.1 标准化的重要性及标准的内容 156

10.2 设备分类分层 159

10.2.1 设备分类分层的目标 159

10.2.2 设备分类分层的方法 160

10.3 设备维修策略选用 163

10.4 命名规范 164

10.4.1 设备及部件命名规范 164

10.4.2 设备异常及故障命名规范 165

10.4.3 设备维护维修名词 166

10.5 设备维护维修数字化标准 166

10.6 设备基础数据标准 170

10.7 设备运行数据采集标准 171

10.8 设备下机状态评价标准 172

10.9 设备状态监测技术选用参考标准 172

10.10 设备监测系统设计规范 176

10.10.1 常用传感器的性能指标及选型 176

10.10.2 常用监测装置的技术指标规范 180

10.10.3 监测传感器安装位置及监测点数量 185

10.11 监测系统数据采集参数配置 188

10.11.1 振动监测的数据采集相关参数配置 188

10.11.2 电流监测的数据采集相关参数配置 190

10.11.3 扭矩、扭振的数据采集相关参数配置 191

10.11.4 应力监测的数据采集相关参数配置 191

10.11.5 压力流量的数据采集相关参数配置 191

10.11.6 单数值监测的数据采集相关参数配置 192

10.12 传感器及监测系统安装规范 192

10.12.1 振动传感器的安装规范 192

10.12.2 监测系统的安装规范 196

第11章 常用的设备状态检测技术 198

11.1 振动检测技术 198

11.1.1 振动传感器分类 199

11.1.2 振动监测的三要素 200

11.1.3 振动采集参数的设定原理 202

11.1.4 振动的预警值设置 207

11.1.5 设备工况对设备状态的影响 208

11.2 温度检测技术 209

11.2.1 常规温度检测技术 209

11.2.2 红外热成像技术 210

11.3 油液监测技术 210

11.3.1 油液监测技术的主要内容 211

11.3.2 设备用油的在线监测技术 212

11.4 无损检测技术 215

11.4.1 射线检测 215

11.4.2 超声检测 216

11.4.3 磁粉检测 217

11.4.4 渗透检测 218

11.4.5 涡流检测 219

11.5 绝缘检测技术 220

11.5.1 绝缘电阻和极化指数 221

11.5.2 直流泄漏和直流耐压试验 221

11.5.3 匝间绝缘的耐压试验 222

11.5.4 对地绝缘耐压试验 222

11.5.5 介质损耗角正切值及其增量 222

11.5.6 局部放电检测 224

11.6 应力检测技术 224

11.6.1 应力检测的特点与局限性 224

11.6.2 应力检测在设备运维中的应用 225

11.7 电流检测技术 228

11.7.1 电流检测技术的主要方法 228

11.7.2 电流检测在设备运维中的作用 229

11.7.3 电流故障诊断方法 230

11.8 声发射检测技术 230

11.9 声音检测技术 231

11.10 图像检测技术 232

11.11 气体检测技术 233

11.12 生产过程参数检测技术 234

11.13 高压开关机械性能在线监测技术 235