设备的大数据管理模式

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设备的大数据管理模式

周开伦

(中铁八局集团桥梁工程有限责任公司，河北沧州061600)

摘要：随着大数据时代的来临，设备管理同样需要大数据的支持，才能更好的将设备管理好，通过大数据的分析，对设备进行预防性维修、实时跟进、动态管理，将设备故障消除在萌芽状态。

关键词：设备管理；大数据；弯箍机；动态管理；维护保养

中图分类号：U415.52 文献标识码：A文章编号：1671-0711 (2017) 04 (上）-0028-02

1铁路工程单位的当前设备管理模式

当前管理模式基本上都处于粗放的管理模式状态下，项目开工，新购一批设备或从其他项目 调拨一批设备，新购设备通过招标、采购签订合同，设备进场安装调试、维修；调拨设备进场安装调试，然后维修。新购设备的维修资料，备品备件清单 不齐全。维修可以说都是被动维修，设备出现故障, 由操作人员告知维修人员进行维修或由管理人员 组织维修人员进行维修，这样对设备配件的寿命必然产生一定的影响，虽然有日常点检、巡检，但是很多人都做不到位，操作人员和维修人员的 记录虽然很齐全，但是数据量很大，条理性很差，管理人员无法细致分析，发挥不到应有的作用。待管理人员和维修人员对设备都很熟悉了，项目 也要完工了。铁路工程单位基本上都是两三年换一个项目，换一批设备管理人员和维修人员，换 一批设备。到一个新的项目，又要重新开始熟悉。在“互联网+”时代浪潮下，传统的设备管理模式面临前所未有的机遇与挑战，如何运用大数据 的技术，实现设备的制造、安装调试、维修等的 全过程的数字化与智能化，成为当前设备管理的一个大课题、新课题。

为了弥补传统管理模式的不足，提高维修数据 的分析效果，引入设备的大数据管理模式。首先在 设备出场时，由设备供应商将设备的日常点检、巡 检、定期检查、专项检查、定期检修计划等记录的 定时定量数据编入设备管理系统，并制定与该系统 对应的A P P,例如：应该由设备操作人员保养螺旋 输送机的减速机，A P P提醒操作人员进行保养，保 养后由操作人员录入A P P。大数据时代的优势是处 理海量的数据，更大更完善的数据库系统可以轻松 的将某台设备的所有记录集中起来，搜索某台设备，可以轻松的查看从设备基本档案到设备维护保养、维修记录等的全部信息。搜索某种故障，通过强大 的数据分析能力，判断故障发生的原因，可以快速 的分析并帮助设备管理人员找出设备维修方案。

2大数据设备管理模式设计

设备管理采用的大数据处理流程主要包括四个 关键步骤，分别是收集原始设备数据、设备数据预 处理、设备数据挖掘分析、决策知识应用，基于大 数据的设备管理模型如图1所示。

医疗设备维修人身意外的发生机率，保证其生命安 全，且工程师的技术水平也在不断地提升。（5) 各科室对医疗设备维护保障的满意度成上升趋势。

(6)设备完好率有效提升，大型设备完好率基本 保持在95%以上，废弃零配件的综合利用率有效 提升。（7)设备维修的成本明显下降，占总设备 资产的1.3%以下。

4结语

综上所述，在医疗设备维护保障集约化管理模 式中应用“9S”管理可有效的规范医疗设备的管理使用、高效的进行设备的维护，从根本上改善了工 作环境、提高了工程师的专业水平及专业素养，保 证医疗设备维护的有效性，促进医院管理的发展。

参考文献：

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模式研究D G.医疗卫生装备,2013(11).

P]丘奂阳.医院设备维修服务模式改革的探讨医疗装 备.2007(7).

[3]姜静，曲淑德，周宇.浅谈如何在企业推行9S管理〇].科技与

企业.2012(2).

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Engineering 工程

图1基于大数据的设备管理模式

(1)原始设备运行数据。设备运行积累海量的 曰志信息，比如设备维修记录、设备事故记录等，因此可以利用采集系统将数据收集，并且将其保存 在数据库中，以便更加安全的保护系统的运行完整 性。

(2 )设备数据预处理。设备原始数据存在很多 的噪声信息，采用数据清洗和整理等方法，进一步 提高数据的质量，数据预处理可以将不同的设备运 行产生的数据进行一致化操作，这样就可以约简数 据中的稀疏属性，这些属性对审计模型挖掘贡献较 低或无贡献，提升数据挖掘的精准性。

(3 )数据挖掘分析。导人的数据经过预处理之 后,可以利用数据挖掘技术对数据进行挖掘和分析，常用的数据挖掘技术包括K均值算法、支持向量机、B P神经网络、遗传算法等技术，可以针对这些设备 数据进行分析，获取数据集中隐藏的模式，形成决 策知识。

(4)决策知识应用。决策知识可以预测设备运 行趋势，常见的是发现设备是否会产生故障，如果 会产生故障，可以及时的对设备进行检修，这样就 可以避免故障发生；另外，也可以发现某些设备是 否不合格或存在潜藏的危险，可以将这些设备更换 为质量更高的设备。

基于大数据的设备管理系统更方便了上级领导 对设备各个环节运行状况的掌握，可以实时查看并 监控大型和特种设备的运行状况，检查对设备的维 护保养是否到位，定期捡查是否落实。

以中铁八局集团桥梁工程有限责任公司什邡制 梁场（以下简称“中铁八局”）的弯箍机（制造单 位为建科机械（天津）股份有限公司，以下简称“建 科”）为例，该设备是一台具有钢筋矫直、测量、双方向弯曲及剪切功能的全自动化箍筋生产设备，可以加工冷轧及热轧高强度盘条钢筋，可以加工成定尺直条钢筋、单头弯曲的钢筋、不闭合和闭合的(箍

筋）钢筋形状。目前的弯箍机没有联网，具体的情

况简述如下：牵引部分和弯曲机构分别由一套伺服

电机控制，当这两部分出现故障时，就会报警，在

显示屏上显示故障代码，可以通过该代码在故障诊

断功能里查询故障的具体信息及解决方案。图2为

发生故障时调出的原因分析及处理方法。

伺服报蝥代码

105 , ______原因分析

!□

1伺服单元故》

处理方法

故苺代码■erl05

内亨异苯

可吞考erlOI的处#法

返回

图2大数据设备管理分析运行截图

以上为当前的弯縮机的情况，结合大数据，将

弯箍机的系统接人中铁八局的设备管理系统，由建

科将弯箍机的定期维护保养，日常点检，定期巡检

输入系统，通过A P P定时提醒操作人员，检查人员，

并将保养检查情况录入系统。弯箍机出现故障，直

接通过A P P将故障代码及原因分析情况发送至维修

人员，维修完毕后直接将故障记录到系统，提高了

维修效率。管理人员通过对维修情况的分析，制定

相应的检修计划。什邡制梁场完工后，弯箍机搬迁

到另外一个项目，管理人员可以直接通过设备管理

系统调出该弯箍机的档案资料及维修情况，上级公

司也可以直接通过系统查询到该台设备的运行情况。

通过以上综合论述，随着经济的发展，设备管

理需要和大数据进行有效结合，不断向数据化、信

息化方向转变，将设备管理模式进行创新和完善，

更上一个台阶。

参考文献：

[1] 王硕，彭雷明，蒋志东.大数据时代下的设备管理新模式D G.

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[2] 崔嘉，向伟，苑，’等.粗集理论在大数据下往复压缩机故

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