钢铁行业冶炼加工行业大型工业设备预测性维护实时监测

项目背景

黑龙江某钢铁有限公司业务涵盖钢铁冶金、矿业、煤化工等产业，企业生产产线上拥有众多大型旋转设备，设备的正常运行是保障公司经济效益的基础。

企业需求

在智能设备应用方面，客户以“降低劳动强度、保障设备稳定、促进安全生产”为目标，实现基础设备、生产操作的智能化。借助数采平台及先进的控制手段，实现站所集中控制的项目建设将以工业互联网进行基础系统建设，实现数据采集，横向和纵向打通各工序间的信息接口，利用大数据分析应用，实现数据共享，提前进行缺陷预警，并以“降低劳动强度、保障设备稳定、促进安全生产”为目标，实现基础设备、生产操作的智能化，逐步打造成具有现代科技感的数智化企业。为了更好的实现生产智能化，提高产线电机的维护管理水平，具体需求如下：

1、实现产线电机的远程运维管理，实时了解电机运行情况；

2、实时监测、记录电机的振动、温度、噪声数据；

3、实现产线电机的故障预警、故障提示；

4、通过预测性维护平台减少人工巡检工作量，提高电机运维管理水平。

现状分析

目前的设备监测手段主要是人工巡检和电压电流监控，设备维保工作主要采用“事后维修”的方式，存在以下问题：

1、电机巡检维护成本高，不可控；

2、电机故障反馈及时性差；

3、无法识别电机亚健康状态；

4、事后维护方式隐患大；

本次项目通过实现循环水泵站和转炉泵站电机的远程监测，通过对电机振动、噪声和温度参数的实时采集，实现电机的预测性维护。

解决方案

通过引入占星者5G边缘计算器实现电机的预测性维护，减少由电机故障引起的非计划停机损失。

预测性维护是以设备实时状态为依据的维护，在电机运行时，对它的主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断， 判定电机所处的状态，预测电机状态未来的发展趋势，依据电机的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定电机应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。预测性维护集设备状态监测、健康评估、异常预警、故障诊断、维修决策支持和维修活动于一体。

以循环水泵站和转炉泵站电机预测性维护为应用场景，以“占星者”5G边缘计算器及其相应软件平台为载体，搭建设备运行状态远程实时监控平台，通过工业机理和AI融合算法的人工智能分析技术，为工厂解决电机设备运维方面的痛点需求。