大数据分析模式下的设备全寿命周期管理研究2014v1.0.docx

编号: 北京能源投资(集团)有限公司 科技攻关项目立项申请书 项目名称：大数据分析模式下的设备全寿命周期管理研究 申请单位：内蒙古京隆发电有限责任公司 起止年限：2015年至2016年 通讯地址：内蒙古丰镇市工业园区京隆发电有限责任公司 邮政编码：012000 电话：1647478108 申请日期：2014-10-18 北京能源投资（集团）有限公司 科技攻关项目立项申请书 简表 项目 名称 利用大数据完成设备状态劣化趋势的分析研究 项目 负责人 姓名 常 屹 工作单位 内蒙古京隆发电有限责任公司 性别 男 年龄 35 专业 汽机 职称 工程师 项目 分类 技术 攻关 新技术 开发 新产品试制 技术引进消化吸收 应用理论基础研究 软科学研究 成果转化 √ 项目组 人数 其中高级 2 中级 1 研究生 2 初级 1 协作单位 研究起止年月 2015.03~2016.10 申请金额（万元）：450 批准金额（万元）： 课题内容、意义和预期成果摘要 课题研究内容： “大数据”不是“数据分析”的另一种说法！大数据具有规模性、高速性、多样性、而且无处不在的全新特点，具体地说，是指需要通过快速获取、处理、分析和提取有价值的、海量、多样化的交易数据、交互数据为基础，针对企业的运作模式提出有针对性的方案。大数据是当前最火热的一个话题，利用大数据分析设备状态劣化趋势,是全方位对现企业管理手段的一段颠覆。利用计算机技术协助生产人员对设备状态、缺陷等一系列过程进行监督管理、分析，以达到设备费用最经济、设备综合产能最高的理想目标。 课题的主要意义： “不会量化就无法管理！”这个观点是管理大师德鲁克、戴明都赞同的管理实践，很多企业往往依靠领导直觉做决策。这种通过直觉和感性做出的决策，容易因得不到本应得到的充分信息，而导致出错率增加，甚至资源被错配，资金被浪费。关键数据将对企业的决策产生重大的影响，通过大数据分析，企业通过量化分析，可以提升决策质量和业绩表现。 利用大数据完成诊断监测系统对设备进行管理，降低人为因素对设备的影响，科学合理的组织生产，指导电力生产企业更加科学、有效的作出判断，避免资源浪费。 预期成果： 大数据彻底改变企业内部运作模式，以往的管理是“领导怎么说？”现在变成“大数据的分析结果”，这是对传统领导力的挑战，也推动企业管理岗位人才的定义。不仅懂企业的业务流程，还要成为数据专家，跨专业的要求改变过去领导力主要体现在经验和过往业绩上，如今熟练掌握大数据分析工具，善于运用大数据分析结果结合企业的生产和运营管理实践是新的要求。 通过对设备运行过程中性能数据采集、分析，利用计算机软件系统检测、分析设备数据，最终确定设备运行状态模型，为设备采购、使用、维修、轮换做定量分析，通过连续性数据分析，合理确定设备使用寿命，通过上线使用验证系统的实际效益，指导电力生产企业更加科学合理的组织生产，最终达到推广应用的目的。 一、本研究项目的科技依据（包括科技意义和应用前景，国外研究概况、水平和发展趋势，应用理论基础研究项目应该阐述学术思想，立论依据，特色或创新之处，主要参考文献目录和出处） 科技意义： 大数据分析的目的，就是找出隐性的操作问题及未知的变化，及时地做好预防，从而避免故障。 　　在欧美国家重振制造业的过程中，工业大数据被作为一项重要的内容。而在中国制造业转型升级的过程中，工业大数据也将发挥重要的作用。 　　从全美制造业创新网络，到德国的工业4.0，再到正在酝酿的《中国制造2025》规划，一场席卷全球的新工业革命的轮廓已逐渐清晰。 “未来的工业将建立在以互联网和信息技术为基础的互动平台之上，将更多的生产要素更为科学地整合，变得更加智能化、自动化、网络化、系统化，而生产个性化、定制化将成为常态。 随着电子技术和计算机技术的快速发展，工业生产越来越现代化。设备和生产朝着大型化、高速化、自动化、连续化、智能化、环保化等方向发展。设备更加精密复杂，许多故障很难靠人的感官发现，而且有些设备精密复杂，不允许轻易解体检查；另一方面设备突发性事故造成的损失越来越大；三是设备的维修成本占总的生产成本越来越大。所以追求设备的高可靠性和最合理的维修方式是企业设备工程管理的焦点。 京隆热电ERP设备劣化趋势分析管理项目的实施为我们提出了设备管理应如何体现经济价值？管理价值及应用价值？对此我们进行了深入的探讨,我们认为现代化企业的生产运行状况与其资产的状况紧密相关，对于京能集团这种发电行业，其生产设备的状况直接影响到生产产量，同时关联到生产的成本，从而对企业的经营状况造成深远的影响。如何减少设备故障频率；减少停机时间和检修工期；降低备品备件库存，降低维修成本，提高维修人员工作效率，延长资产寿命是京隆热电目前急需解决的问题之一。借助于大数据理论解决电厂现急需解决的问题，以信