智能化煤矿-设备管理系统、故障诊断、全生命周期管理
随着智能化煤矿的建设，煤矿设备、传感器数量在增加、煤矿设备的自动化、智能化程度也相对提高。保证设备稳定运行，减少故障时间是提高煤矿安全生产的一种重要途径。另外随着信息技术的发展，像云计算、物联网、大数据等相关技术的运用，设备管理系统也在逐步的迭代升级。引用王国法院士在《煤矿智能化创新团队建设与关键技术研发进展》一文提到6S特征的未来智能化煤矿建设范式。我认为煤矿设备管理也应向数据采集可靠、服务可持续、智慧诊断方向发展。
设备管理从管理加技术融合的设备资产管理软件现在向设备故障诊断系统、设备全生命周期管理系统方向发展，功能更加丰富。
设备资产管理软件主要功能侧重于软件、流程、管理类的东西，可以与ERP对接，对于互联网转型企业还是传统的专业软件开发队伍，都不难。主要功能包括设备台账（档案）、设备保养、检修流程化、TPM与PDCA管理方法的融合、备件管理、设备知识库、设备厂商评价、数据看板、统计报表。目前随着低代码技术的发展，无需编程，几天内就可以搭建起这种应用，底层技术包括：表单引擎+工作流引擎+数据可视化大屏。
但是在这过程中，随着软件技术、物联网技术的逐渐成熟，出现上一套软件系统，做一套漂亮的数据可视化大屏加上物联网平台和几个传感器，就声称实现了设备全生命周期管理系统。这是远远不够的。最重要的两头都缺失了，就像一个开体检中心或者医院的，给病人体检或者诊断疾病，缺乏稳定可靠的设备进行诊断，既没有全科医生，也没有合作的专科医生，只是这个房子装修的漂亮，打印出漂亮的报表，能简单的看出你感冒发烧了，不知道哪个方法医治好，对这个方法也没有经验评价。除了设备资产管理软件，更进一步提升设备管理的系统，绝不是一锤子买卖，光靠软件技术研发无法达到企业的需求。
对于选择更高层次的设备管理类的系统，需要关注的点在于：
是否能够提供稳定可靠的传感器；
数据采集是否真实可靠，是否有环境因素干扰取决于传感器的可靠稳定性、精度、安装位置及定期的调校维护管理。
对于数据模型算法、预测预警技术方法是否有实际应用与效益评估，能否减少对专业技术人员的依赖；
设备故障诊断目前的主要技术手段包括冲击脉冲法、振动检测法、应力波分析法。这些方法的实际效果、成本、现场应用效果目前的评价如何？
是否有专家团队的分析报告；
以振动分析技术为例，对其分析需要专业的振动分析师，是否有专家团队能够定期给出评估报告。
在煤矿设备管理经验及积累的故障处理经验；
与相关设备厂商是否有数据对接合作；
设备数据标准模型的建立及开放对接；
设备管理体系的运用（TPM、PDCA…）及培训。
当然在这方面也有行业经验的公司一直在努力去做；做过调研的，包括天地常州、朗坤、中自庆安、容日知新。
参考资料：
《煤矿重大设备感知数据接入细则》
《苏畅工业互联网平台赋能设备智慧化运维应用与实践》
《基于大数据平台的煤矿机电设备数据综合管理系统》
《矿用机械设备状态监测诊断系统研究》
个人观点，如有不足，欢迎交流。
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