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摘要:本文针对石油石化相关企业在设备管理方面存在的不足,开展基于全生命周期理念的设备智能管理创新与实践研究。从设备采购、安装验收、运维监测、维修保养、报废等各环节,进行全要素全流程管理。根据“数据整合—安全高效—信息协同—感知预警”的总体思路,运用大数据分析方法,引入“互联网+”技术,搭建设备智能管理平台,对设备全生命周期进行监测、分析、管理,全面提升设备管理水平。
关键词:全生命周期;设备;智能管理;大数据;互联网+
在石油石化相关企业里,设备是生产力的重要组成部分,无论从企业资产的占有率上,还是从管理工作的内容上,设备都占有着十分重要的位置。在企业的固定资产总额中,设备价值所占的比例最大,一般占60%~70%。在但是目前相关企业设备管理的信息化智能化程度不够,有的企业依然处于手工管理的阶段,对设备信息进行手工记录,设备档案实行纸质管理,数据不准确不完善,容易造成设备信息的丢失、漏记等问题,浪费大量的人力、物力。不仅工作效率低,同时也难以实现设备利用的最大化,严重阻碍着企业的发展和效益的提升。因此,加快推进设备信息化智能化管理,建立设备智能管理平台,实现设备全生命周期管理,提高设备管理水平,保障设备安全平稳运行,具有重要的意义。
1设备智能管理的必要性
1.1打破设备“信息孤岛”的客观要求
目前,石油石化相关企业所开展的设备管理,设备台账大多通过excel建立大表,档案等技术资料为电子或纸质文件,设备运行和维护保养记录表由人工手写,这些现状导致设备的各种信息无法有效传递和关联,导致设备“信息孤岛”的出现,无法对设备的使用进行大数据分析,极大影响着管理的有效性。因此需要利用智能化手段将设备全生命周期的信息进行管理,设备使用者们可以从平台中搜到需要的设备信息,可以将数据在一定范围内共享,打破设备“信息孤岛”,这是手工管理模式下难以做到的。
1.2实现设备实时动态管理的必然选择
在设备整个生命周期中,除正常使用外,还会经历采购、验收、维修维护、点检、报废等环节,工作内容繁杂,时间跨度大,传统的人工方式往往会出现记录不准确、不完整等情况,无法充分掌握设备的安全状态、利用率和产生的效益等,也无法进行有效追溯和动态管理。因此利用智能化手段对各环节实时管理,随时了解设备的状态,可以掌握设备使用率完好率等重要数据,为设备安全平稳运行提供有力支撑。
1.3实现企业降本增效的必由之路
设备日常管理的各种记录工作种类繁多复杂,包括设备运行记录、质量控制记录、设备维护记录、检定校准记录等,需要花费大量时间才能完成。设备在其全生命周期使用过程中,如果出现需要维修更新等情况时,只能从成千上万的档案中扒出,找寻信息,这种情况,费时费力误差大。智能化管理替代了以前的人工管理模式,具有“精细化”、“高效化”和“效益化”的特点,提高了人员的工作效率,同时提高了设备利用率,进而提高企业的市场竞争力。
2总体思路
本研究以实现企业设备的全生命周期智能化管理为目标,以“数据整合—安全高效—信息协同—感知预警”为总体思路,开发了一套系统全面、安全高效、方便灵活、智能预警的设备全生命周期智能管理平台。
2.1数据整合
建立设备智能管理平台,按照系统规范的数据结构进行设备信息录入,打破信息孤岛、数据孤岛,并将设备的完整数据进行规范处理和整合,最终形成统一的结构化数据进行存储,实现设备状态信息集中管理,提升设备管理专业化、规范化、标准化水平。数据整合是设备运维的基础,可以为设备全生命周期管理提供数据支持。
2.2安全高效
设备智能管理平台严格遵守信息化建设和网络安全有关管理。平台为用户设置相应的权限,确保每名用户只可操作自己权限范围的工作项目,平台全程记录每个操作人员的操作日志,保证数据的安全性、保密性。同时,平台在数据整合、信息集中的基础上,通过对数据进行分析处理,利用数据挖掘、统计分析、可视化分析等先进技术,提供设备信息管理、日常维护、智能预警等功能,实现安全高效管理。
2.3信息协同
设备各种信息能够实现协同共享,如使用信息、人员信息、维修保养信息等,这是设备全生命周期管理的基本要求。信息协同能够保证平台数据的规范性、高效性,方便设备使用者掌握设备的状态,提高管理效率。
2.4感知预警
平台采集设备多方数据(如温度、振动、电流、噪音等),进行分类、汇总、统计,分析设备的运行状态,快速响应异常信息,根据不同的预警等级,通过PC端、移动端等多种方式及时将异常信息发送到对应等级的人员,并由相关人员进行问题处理,做到提前感知、分级预警。
3总体架构
设备智能管理平台以设备购置记录、设备台账、日常运维记录、纸质记录、设备数据采集等为基础,通过对数据进行整合,实现数据的有效存储。基于数据库中的数据,采用大数据分析、可视化分析、预测分析等手段进行数据统计、数据检索,深度挖掘设备数据,结合用户需求进行进一步统计分析,实现状态监测、故障预报、缺陷分析、备品备件精细化配置等,为管理层决策提供支持。同时,平台采用身份认证、访问控制、痕迹留存、数据加密等措施,确保设备运行数据安全和管理平台服务稳定。设备智能管理平台总体架构如图1所示。经过设备智能管理平台对数据的汇聚和共享,实现设备管理的规范化、标准化、智能化,提高设备管理水平和效率,保障设备安全平稳运行。
4管理平台主要模块
构建设备智能管理平台,整合设备基础数据和运行数据,并进行动态更新、存储、运维数据,满足用户的各类需求。管理平台主要模块包括:设备购置管理、设备档案管理、设备运行管理、资产盘点、设备维修保养、设备点检、设备报废与处置。平台主要模块设计如图2所示。
4.1设备购置管理
包括新增设备的购置计划、设备购置申请、设备购置审批、设备合同、设备开箱验收、设备安装调试、供应商评价等一系列管理功能。平台对企业所有设备运行情况进行统计分析,管理人员在此基础上提出设备购置申请,形成设备购置计划。同时通过平台进行设备购置审批、购置合同、设备验收等操作。辅助设备管理者进行设备购置的全过程管理。
4.2设备档案管理
建立企业设备电子档案,实现数字化、精细化的管理。能够建立设备的基本信息,如设备编号、合同编号、设备类别、性质、型号规格、设备用途、制造厂商、出厂日期、使用年限、保养维修技术指导资料等信息。还可以建立设备的维修记录、故障记录、财务状况等资料。实现了设备从交付验收、维护保养到报废处置等全生命周期的履历信息的记录、查询和追溯管理。为采购部门、维修部门、决策部门进行设备评价分析和缺陷分析提供了数据支持,以便更好的做出决策。设备全生命周期履历管理流程图如图3所示。
4.3设备运行管理
对设备的运行状态的各个参数如设备的温度、压力等进行实时监测,当超过预先设定的极限值平台将进行自动报警,提示工作人员进行及时的调整和提前的保养维修,降低了设备的事故率。平台还能够实现设备运行统计和自动记录,有效减轻了人员工作量。
4.4资产盘点
随着设备在工业生产中的地位和作用日益突出,以及现代化设备的不断发展和普遍采用,设备所占的资金在固定资产中的比例越来越高。平台建立了统一和准确的设备资产台帐和技术资料,为每台设备建立完整的资料库,加强了资产监控,方便对资产进行盘点。同时有助于企业对近期和长期固定资产投资进行分析,为各级管理部门服务。
4.5设备维修保养
按照设备重要程度及维护要求设置相应的维护原则,针对关键的设备和重要的设备加强设备的保养、检修工作,拟定维修、保养计划,同时对维修保养记录进行系统登记。包括维护人员、维护设备编号、维护时间、维护费用、维修前后的运行状况等信息。
4.6设备点检
点检是将设备所需维修的部分分成各个部位,每个部位制定有正常与异常的标准,指定的点检人员依据点检的标准进行周期性检查核对。平台充分利用点检手段,能够让全员参与设备的性能分析、故障分析、改造与更新分析、预测保养等来减少设备的劣化,充分发挥设备的效能。
4.7设备报废与处置
针对已经损坏并且没有修复价值的设备,平台提供了设备报废的功能,根据用户的报废要求,平台将报废设备转入设备的报废台账,表明该设备不能再使用。对于闲置的设备,平台通过大数据分析,充分利用设备的剩余价值,发挥设备的使用效益,降低企业成本,防止国有资产的流失。
5管理平台主要优势
5.1数据共享
通过设备智能管理平台的建设,实现对企业设备数据的共享,减少了因设备信息不同步,维护不到位而造成的设备损坏,保障各个环节的安全生产。其次,通过平台实现了对设备全生命周期的管理,设备使用人员可随时查看设备的所有信息,从而保障设备得到充分的维护。通过平台的建设和维护,可以有效减少人员之间的沟通成本、时间成本,促进人员之间的相互沟通和信息共享,实现无纸化办公,提高日常工作效率。
5.2智能监测
设备智能管理平台能够对设备运行状况实时监测,采集、存储各设备的状态信息,包括温度、压力、振动、噪声等参数,各级用户可以根据访问权限,查询设备的状态信息和运行情况。如果设备运行过程中发生故障,平台会通过PC端或移动端发出报警信息,提示故障设备及原因。平台能够根据设备的重要程度和故障紧迫性实行分级预警或报警,平台还会自动记录故障设备、故障原因、故障时间、处置方案等信息,为日后的故障分析及维修保养提供数据支持。
5.3决策支持
设备智能管理平台能够提供图表、报告等多种查询统计功能,分析设备采购、运行、报废、资产等情况,并能够提供可视化报表,使结果一目了然,辅助管理层决策。平台还可根据用户需求提供设备利用率分析、设备故障分析、设备风险分析等报表,供各级用户查询和使用。报表可结合用户需求设计,有效降低了管理人员劳动强度,提高了设备运维效率,为管理层决策提供了基础和支撑。
6结语
设备智能管理平台以智能化手段为辅助,打造设备信息共享、互通平台,通过对设备数据深度挖掘实现设备从采购、安装验收、运维监测、检修、报废的全生命周期管理,使设备管理形成了集中化、信息化和智能化的模式。同时,通过大数据感知,获得设备运行状况的数据,对设备全生命周期适时进行分析,通过大数据挖掘分析制定相应策略,用以指导设备管理,可以保障设备安全平稳运行,尽可能延长设备寿命,降低人工成本,提高管理效率,实现降本增效。
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作者:李东阳 冯少广 刘国豪 翟星月 穆承广 单位:中国石油管道公司管道科技研究中心