长沙高级研修班圆满结束：深入探讨智能运维与设备健康管理之道

       2024年11月28-29日，由e-works数字化企业网主办的“智能运维与设备健康管理高级研修班”在长沙成功举行。本次课程吸引了30余位国内制造企业高管、智能制造相关部门负责人以及EAM、PHM项目经理的热情参与。
       本次研修班为期两天，采用专家深度培训结合互动交流的模式，旨在帮助学员全面掌握智能运维与设备健康管理的关键技术。课程内容丰富，涵盖了设备状态监测、PHM技术、以及MRO平台的应用与实施策略，为企业向制造服务化转型提供了合适的路径与方案。

       本次培训得到了业界权威的倾力支持，包括北京航空航天大学可靠性与系统工程学院院长林教授、格创东智(广州)公司总经理，设备数字化产品线BU负责人曲老师、武汉中云康崇科技有限公司董事长宁老师、深圳市高层次海外人才，中山大学副教授，PHM专家冯教授、上海美嘉林软件科技股份有限公司副总经理张老师、陕鼓动力系统服务事业部技术与质量部智能物联室主任胡老师等。他们的专业讲解和实战经验分享获得了学员们的一致好评，为研修班的质量和效果提供了坚实保障。

       北京航空航天大学可靠性与系统工程学院院长林教授带来了题为“机器学与信息学的融合——从机械故障诊断到设备智能运维”的主题培训。林教授深入剖析了机械故障诊断技术的发展轨迹、分析手段以及在信息融合方面的进展，详尽地讲解了机械故障诊断如何演进至设备的数字化、信息化、智能化，并最终实现智能运维的过程。他的讲解为企业在基于产品或装备的智能运维基础上，向用户提供增值服务转型提供了坚实的理论支撑，并明确了发展的具体路径。林教授特别指出，信息融合与特征提取是推动产品信息化的核心环节，并介绍了信息融合的三种层次：数据层融合、特征层融合以及决策层融合，为学员们提供了宝贵的知识框架和实践指导。
       格创东智(广州)公司总经理兼设备数字化产品线BU负责人曲老师，带来了关于“设备智能工程平台规划与实施”的深度分享。曲老师指出，我国在设备健康管理工程领域面临的问题是“拥有4.0时代的设备，却沿用2.0时代的管理模式”。他强调，许多企业在重视硬件投资的同时，却往往忽略了设备的运维管理。在当前背景下，传统的设备管理模式已不再适应企业数字化转型的需求，设备管理正在向“设备智能工程一体化”的方向发展。这种趋势强调生产力的持续进化，追求效率和良率的极致，进而推动企业更加关注设备数字化运营管理的重要性。曲老师还通过实际案例，详细介绍了“设备智能工程一体化”的实施过程，并讲解了红外检测、漏液检测等先进的设备状态监测技术。
       武汉中云康崇科技有限公司董事长宁老师分享了“设备状态监测与远程运维最佳实践”。宁老师从需求分析、产品与服务、实施案例等多个角度，详细解析了流程行业中工业设备智能运维的方法与策略。他提到，当前用于设备预测性维护的算法软件与数字化工具在决策能力上尚有不足，仅能提供参考性建议，对企业的作用有限，功能尚需进一步优化。宁老师还深入讲解了数据采集、软件算法诊断、智能运维平台搭建、设备巡检等智能运维服务的关键步骤和推进流程，并分享了丰富的实践经验。他特别强调，诊断算法是构建高效设备智慧运维系统的关键技术之一。
       深圳市高层次海外人才、中山大学副教授、PHM专家冯教授带来了“PHM实施路径、方法与最佳实践”。冯教授深入解析了预测性维护的概念及其重要性，指出它不仅能够通过降低设备故障停机时间和减少故障修复时间来为企业创造价值，还能从处理显性问题扩展到有效管理隐性问题的层面。他详细讲解了预测性维护的基础技术理念，并展示了智能维护技术的设计与开发流程及其在企业中的应用实例。冯教授着重强调，建立完善的体系架构对于PHM业务应用的落地至关重要，这不仅能够缩短研发周期，还能显著提高模型的精确度。
       上海美嘉林软件科技股份有限公司副总经理张老师，针对“智能互联 敏捷服务——制造企业服务化转型实战”这一主题，对面向制造企业的智能服务进行了全面而系统的讲解。张老师明确提出了智能服务的三大特点：按需响应、主动服务、人工智能驱动。他进一步概括了实现智能服务的六大关键技术途径，并以汽车行业为例，展示了智能服务在不同业务场景中的应用实例，以及它如何为企业带来业务增长。张老师强调，企业可以利用知识图谱技术构建企业级的服务知识库，通过服务平台推动服务工程的标准化，实现数据的统一开发和高效管理，从而提升整体运营效率。
       陕鼓动力系统服务事业部技术与质量部智能物联室主任胡老师，分享了题为“陕鼓设备健康管理与智能运维整体解决方案”的实践经验。胡老师围绕智能运维、智能控制、基于数字孪生的可视化管理三大核心，全面系统地阐述了企业设备智能运维与健康管理的推进策略和执行路径。他提出，智能运维的核心在于基于设备状态趋势的智能化决策，而设备智能运维平台成功实施的关键则依赖于真实数据的采集、数字化变革以及流程的重新塑造。胡老师着重指出，设备状态监测与管控系统已成为数字化工厂建设中不可或缺的一环，它能够有效预防设备突发故障，显著提升企业的管理水平。
       本次培训精心安排了每节课后的答疑交流环节，学员们积极利用这个机会，结合课堂上学到的知识，针对各自企业在实施与应用过程中遭遇的种种难题进行了踊跃提问。专家老师们针对学员提出的问题，进行了精准而深入的解答，并展开了精彩纷呈的讨论与分享，进一步促进了知识的吸收与实践应用的结合。
       随着智能工厂建设的快速推进，企业面临的设备复杂性、智能化程度提升，以及设备数量的增加，导致故障频发和意外停机成为制造企业的一大挑战。传统设备管理模式高度依赖经验丰富的专家和维修人员，这不仅工作强度大、运维成本高，而且存在知识传承的难题。随着数字化技术的进步，企业设备管理面临转型升级，从被动的事后维修转向预防性维护，进而实现预测性维护和智能运维。

       智能运维，基于PHM技术，代表了一种全新的运维模式。它具备设备自检和自诊断的能力，能够对大型装备进行实时监测和故障报警，实现远程故障集中报警和运维信息的综合管理分析。这一模式减少了对人力的依赖，使得机器能够自我评估、诊断和决策。企业因此能够实时监测设备状态，动态评估设备健康，快速识别异常和诊断故障，并及时制定维修策略。

       通过设备数据的有效采集与分析，企业能够及时发出预警，降低故障率，减少备件消耗，并积累宝贵的维修经验，最大化设备使用效率。对于制造企业来说，建立设备全生命周期管理平台，推动智能运维与设备健康管理的发展，是实现设备效能最大化利用的关键措施，也是未来发展的必然趋势。

       为期两天的培训在浓厚的学习气氛中圆满结束。本次研修班旨在帮助学员掌握设备健康管理的最新理念和前沿技术，系统学习设备状态监测与故障诊断的策略与方法，并通过实际案例的分析，吸收实践经验和技巧。学员们深入探讨了设备预测性维护的内涵，包括其定义、技术框架、系统开发流程等，为制造企业在智能运维与设备健康管理方面的推进产生了积极效应。

       e-works作为致力于推进智能制造与两化深度融合的第三方专业服务机构，将通过考察、论坛和实训等多种形式，持续为广大制造企业提供更多与知名企业面对面学习交流的机会。

       近期活动预告：

       12月5日-6日，广州-东莞，第七届粤港澳大湾区标杆智能工厂考察

       12月11日-12日，南京，基于MBD的设计制造一体化高级研修班

       12月18日-19日，南京-常州，第五届江苏标杆智能工厂考察