辅连设备健康度监测系统的研制

辅连设备健康度监测系统的研制

张玮玮

（厦门烟草工业有限责任公司，福建 厦门 361026）

【摘 要】

厦烟公司制丝车间通过历史数据发现，生产过程辅连设备故障维修时长较长，是造成制丝车间制丝过程效率低的原因。因此，制丝车间在设备运维领域提出由“故障维修”到“预防性维修”的理念转变。创新性地开发了一种基于XGboost算法的辅联设备全周期健康度监测系统来提升生产运行稳定性，降低设备故障率，提升维修效率。

【关键词】设备故障 故障维修 预防性维修 XGboost算法 设备健康度

引言

在企业数字化转型的大背景下，制丝车间在设备运维领域提出了由“故障维修”到“预防性维修”的理念转变。然而，传统的设备维护方式往往难以准确预测和及时响应设备故障，这不仅影响了制丝过程的连续性和稳定性，还增加了生产成本和能源消耗。因此，开发一种能够实时监测辅连设备健康状态、预防设备故障的系统，成为制丝车间当前亟待解决的问题。

一、现状分析

1.制丝车间制丝过程效率

2023年制丝车间制丝过程效率的挑战目标为66.6%，截至2023年5月制丝车间平均制丝过程效率仅为62.7%，于是生产管理部在 2023 年5 月第二周生产分析例会上提出了提高制丝车间制丝过程效率的需求。

图1.1 制丝过程效率指标完成情况

2.生产过程辅连设备故障维修时长

制丝车间在2023年5月第三周的生产周例会上分析了QuickBi平台上统计出的影响制丝过程效率的各因素损失时间的占比，其中故障维修占比最大，达51.7%，其中辅连设备故障占比91.26%，于是提出设备运维思维要从严重影响生产效率的“故障维修”转变为对生产效率影响较小的“预防性维修”，通过设备智能化运维手段提升生产运行稳定性，进一步降低设备故障率，减少生产过程辅连设备故障维修时长，从而提高制丝过程效率。

生产效率管理平台上补充查询了 2023年1月至2023年5月，制丝车间在批次生产过程中辅连设备故障维修时长的情况：

表1.3 制丝车间生产过程辅连设备故障维修时长统计

从2023年1月至2023年5月，制丝车间在批次生产过程中辅连设备故障维修平均时长为 988.35分钟/月，确实一直存在故障维修时长较长的情况。

由于生产过程辅连设备故障维修时间过长，有时导致物料供给不足，加料/烘丝等关键工序存在断流、焖集等工艺隐患，自福建中烟实行“高端高价烟”策略以来，高端高价烟关键工序总计出现3此断流事件，关键工序断流会严重影响烟丝的感官质量、物理质量、烟气化学等，对产品质量有较大影响。

综上所述，生产过程辅连设备故障维修时长为988.25分钟/月，造成制丝过程效率低、易发工艺事故、能源消耗增加等问题。因此减少生产过程辅连设备故障维修时长的需求是十分重要且紧迫的。

二、优化理念

1.减少故障发生

研制一种辅连设备健康度监测系统，通过实时监测设备的运行状态，提前预警潜在故障，提前安排针对性检修，减少“衰退性故障”的发生，从而减少生产过程辅连设备的故障维修时间，提高制丝过程效率。

2.减少通知、排查流程用时

针对“突发性故障”，利用辅连设备健康度监测系统的显示/预警模块，在前端页面及时向维修人员和操作人员发出报警信息，并显示具体的故障位置和可能的故障原因，减少故障发生时的通知和排查流程用时，从而减少故障停滞时间。

三、实施过程

1.数据采集与处理

系统通过传感器实时采集辅连设备的电流、振动、噪声等多元数据，并利用先进的信号处理技术对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和可靠性。

2.健康度评估

采用XGboost机器学习算法对采集到的数据进行深入分析，构建设备健康度评估模型。通过该模型，系统能够准确判断设备的健康状态，并划分出“健康”、“亚健康”和“急需维修”等不同的健康度等级。

3.数据可视化与报警推送

利用Thingworx工业平台，实现设备健康度数据的可视化展示。同时，系统能够实时监测设备状态，一旦发现异常情况，立即触发报警机制，通过企业微信、网页报警等方式将报警信息推送给相关人员，确保故障能够得到及时处理。

四、成果巩固

项目实施后，对 2023 年 11月份～2024 年1月份的目标值进行检查，跟踪三个月的制丝车间生产过程辅连设备故障维修情况，统计出以下数据：

表4.1 效果检查期辅连设备维修时长情况

可以看出，项目实施后，生产过程辅连设备故障维修时长161.67分钟/月，较项目开展前988.35分钟/月有了大幅的降低。

本次项目取得了令人满意的成效，为保证措施得到长期有效的实施，组建了专项小组，编写了辅连设备全周期健康度监测系统的相关技术管理资料，以便于操作、维修及培训。

作者简介：张玮玮（1995-），男，福建厦门人，厦门烟草工业有限责任公司，助理工程师，研究方向：生产制造，工艺质量，设备运维。