钢铁工厂故障监测告警与预测性维护如何实现

目前，大型钢铁企业的设备维护模式中，主要包括事后维护、计划性维护、预测性维护三种。其中，计划性维护依赖固定周期、固定流程对设备进行维护检修，由于缺乏有效的数据作为支撑，容易出现无效维护的情况。而事后维护往往在设备故障停机滞后进行维护，无法及时发现设备的异常，更不能提前维护从而避免设备故障的出现。因此这两种模式已无法满足当下钢铁企业对设备的维护需求。

预测性维护能够检测到设备异常并提前进行维护，灵活调度运维人员，合理调整生产计划适时进行维护，从而避免干扰正常生产秩序，具备智能、高效率、低成本等优势。对此，数之能提供钢铁工厂故障监测告警与预测性维护系统解决方案，实现风机、电机、泵、齿轮箱等设备实时监测、故障告警与预测性维护，为维护生产安全稳定提供可靠保障与数据支持，实现智能运维。

系统功能

1、实时监测：对电机、泵、风机、压缩机、齿轮箱等工业设备的全天候不间断监测，形成可视化数据报表与曲线图。

2、遗产告警：监测异常数据通过微信、短信、邮件等方式自动告警，从而在故障停机之前及时维护，避免影响生产。

3、运维管理：实现对各个运维工单的创建、管理、查询与编辑，确保运维资源的优化合理配置，故障得到及时维护。

4、预防性维护：根据历史数据变化评估未来可能出现的问题并制定运维计划，指导预测性维护工作及时开展，实现智慧运维。

通过该系统，可以有效降低设备的故障率及停机时间、提高设备利用率，保证设备持续生产，避免意外停工，提高企业生产效率；同时减少维修费用及设备整个生命周期成本，消除在不必要的维护上所花费的时间和资源，推进运维模式转型升级。

审核编辑 黄宇