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古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志。——苏轼

动设备远程智能运维解决方案

一、解决方案概述

1.找问题：工业生产设备数据“看不见”的价值

工业企业在生产设备维护中普遍存在数据上不来和数据用不好的问

题。全球6400万台生产设备中，约92%没有数据采集功能，振动数据

因采集成本高采集应用更少。67%的企业主要通过Excel对数据进行简

单统计和展示，无法挖掘工业数据价值。

2.设目标：为工业动力设备提供智能、高效的远程运维服务

解决方案把装备数据采集、边缘计算特征提取和云端大数据分析相结

合，打造设备监测和预测性运维产品，为工业企业提供经济、实用的动

力设备预测性运维服务，实现关键设备故障智能诊断和准确预测，降低

企业生产和维护成本，保障关键设备运行安全，减少生产事故，为用户

创造价值。

二、创新点

1.本项目将设备的设计信息、工艺信息和运行环境信息融入到专家系

统的故障诊断之中，多维度地对故障进行诊断，可提高诊断结果度。

2.引入多步拟合技术，相比于传统单步拟合方法，多步拟合方法可降

低70％左右的预测误差。

3.凯奥思数据技术的硬件产品与美国国家仪器公司的产品类似，但无

线支持能力更好、边缘计算能力更强、产品价格更低。产品可与云平台

古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志。——苏轼

直接通信，支持多种工业通信协议；支持无线通信，降低布线成本；支

持远程升级与管理，通过智能应用实现更多功能，降低故障漏报与误报。

三、解决方案做法

工业动设备预测性运维平台的技术架构包括数据采集体系、设备测试

数据集成管控体系、设备健康管理模式数据实时处理与系统集成平台、

数字化设备生产过程实时分析报表、计算框架制度、机器学习制度等几

个部分。

第一，建立统一采集标准和接口标准的数据采集体系。自研的边缘计

算网关(有线系列和无线系列)，支持多种工业通信协议和数据格式，解决

了数据采集难、采集成本高的问题，采集的数据经标准化转换后上传至

云平台，同时，云平台还支持从其他数据源抽取、接入数据，提高了数

据复用率。平台提供了数据开放服务接口以便上层应用访问所需的各种

数据。以微服务的架构构建数据开放服务。

第二，建立设备测试数据集成管控体系测试数据统一管理。将多台套、

分布式的测试数据统一存储于一个集中式网络PAAS数据平台中，通过

古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志。——苏轼

制定品种规则、阶段规则、配置规则等防范误操作，保障测试数据安全。

大数据在线分析，通过对生产过程实时数据进行分类、聚类、关联分析，

解决以往时效性差、分析不准确的问题，为技术人员和管理人员提供实

时有效的决策信息支持。

第三，建立数字化的设备健康管理模式数据实时处理与系统集成平

台。为企业提供工业大数据采集与交换、存储、计算和分析的工具平台，

通过MES采集生产、工艺、质量、安全及环保等数据，通过大数据的计

算框架计算出各种数据，最后通过数据分析服务于应用层。如循环经济

一体化与协同应用中通过大数据分析，制定更科学的生产计划，优化调

度及排放，提供设备状态监控与预警。

第四，建立数字化设备生产过程实时分析报表。基于强大的数据实时

接入能力构建数据源和数据处理间的桥梁，将数据处理与业务侧的数据

源解耦，对数据采集、数据传输、数据分发、采集状态监控以及数据治

理等，