对标双重预防机制和工业互联网+危化安全生产浅谈化工企业设备管理数字化建设“三步走”
发布于 2022-05-18 15:42
安全生产是化工企业最根本的效益所在。从既往的化工行业事故分析来看，其中90%以上是人员行为操作不规范和设备故障引起。但，化工企业设备种类多数量多，管理难度大，设备一旦出现故障，会直接威胁生产装置的稳定运行，甚至导致生产安全事故发生。
《危险化学品企业双重预防机制数字化建设工作指南》、《“工业互联网+安全生产”行动计划（2021-2023年）》（工信部联信发〔2020〕157号）、《“工业互联网+危化安全生产”试点建设方案》均对化工企业设备管理应用场景提出具体的要求。设备管理平台的建设势在必行，平台对设备进行全生命周期综合管理，通过日常常规维修保养、预测性维护等，一方面保持设备完好，不断改善和提高企业装备素质，充分发挥设备效能；一方面解决设备老化、故障、错控等原因造成的安全生产事故；同时也可解决设备排放引起的大气和其他环境污染，在根本上又为企业工艺优化、提质增效带来直接的生产和经济效益。
那么，化工企业如何分步、有序实现设备管理数字化、智能化？
01
第一步
规范基础台账，打通业务流程，实现计划性检维修、工单管理等设备管理业务的数字化、信息化。具体包括：设备台账、实时工况检测、计划检维修、故障管理、工单管理、备品备件管理等。
以安徽维德化工行业设备管理平台为例：
图一：设备管理业务全流程图
图二：设备管理功能图
设备台账管理功能。对设备名称、型号、照片、图纸、生产厂家、出厂编号、出厂日期、安装地点、投产时间、技术规范、检修周期、设备级别、所属专业、附加属性等以及常用的组件、维修用配件信息、设备三维模型等固有属性进行统一管理。将设备的位置信息纳入到逻辑网络结构体系，实现位置维护功能。对设备台账进行规范化精准化管理，实时更新设备动态信息。
计划检维修管理功能。依据企业自身的检修规则，创建不同的检修技术标准与检修作业标准模版，并提供检修方案的审批、验收流程，最终形成PDCA闭环管理。
维修工单管理功能。支持手工、计划检维修执行、日常监控故障触发、历史工单等多种方式创建维修工单，通过工单策划功能检验工单内容详情。按任务清单执行经过工单策划后的工单任务，并记录各项任务完成后的反馈、参数、外部表象等数据。工单执行完成后，经验收以确保检修质量和设备运行安全，验收结果自动录入。工单执行过程中的物料消耗、人力耗费数据分别统计并共享人员绩效、ERP等系统。
设备故障管理功能。通过记录、分析、分类、定性、归档等，收集设备运行过程中所有发生过的故障，以及相关故障表象、设备参数数据、故障原因分析等数据。基于设备故障累积库提供的智能辅助决策服务，对设备故障登记申报中的故障进行“定类、定性、定量”，为设备故障鉴定提供初步的辅助决策服务。
02
第二步
加强点巡检业务流程规范化，实现智能点巡检；分类建立主要设备预警监测模型，实现设备预警监测功能。
智能点巡检管理功能。规范点巡检区域、设备、部件，确定巡检项目和内容、点检周期、点检方法等工作标准，并实现灵活自主创建点巡检任务。提供点巡检顺序强制校验设置功能，可保证在前一观察点位未完成点巡检确认时，不能进行下一工序的点巡检，避免漏检的情况。在制定巡点检标准的基础上，通过巡点检计划管理，将巡点检项目自动/手动分配给相关人员，巡检内容自动汇集相关系统并对点巡检任务执行情况进行分析考核，确保巡检规范、有效。
设备预警监测管理功能。企业工业大数据中台对积累的故障数据进行分析形成故障模型，与设备实时状态监测数据进行模式识别比对，及时发现潜在的设备问题，并为计划检维修、设备审计改造决策提供依据。
人员绩效管理功能。搭建员工绩效评估模型，包含：技术能力、职业教育、工作质量、工作量、合规、评价共六大要素。评估模型根据实际工作要求进行寻优。收集员工的业务绩效数据，包括：工作量统计、工作质量反馈、评价/自我评价、培训考试学习成绩等。基于绩效评估模型，带入日常业务中收集的人员绩效数据，以人才绩效六边形的形式，输出最终的绩效考核数据。
03
第三步
建立完善的设备预测性检维修模型，实现预测性运维。基于AI、机器学习、聚类分析等先进算法技术，对海量典型设备故障案例和数据开展数据挖掘分析，获取设备健康状态劣化启动时的振动、声、光、电、热、磁等多种特征以及劣化加速失效的时间点和关键指标发展趋势，从而建立设备预测性检维修量化模型，自动生成设备预测性检维修的时间点和推荐检维修方法，避免设备受损、意外停机和发生生产安全事故。
设备管理平台的预期效果：
（以安徽维德化工行业设备管理平台为例）
1）设备台账清晰，附带维修指导
设备台账中除常规的图纸、参数、功能、图纸等内容外，还关联设备维修、故障等知识库以及工装等内容，一线人员在实际工作当中，一旦发现设备问题，可直接从设备台账中获取需要带的工具、配件以及获取排查、拆除以及维修方案、步骤。
2）备品备件管理可视化
3）智能点巡检高效、实用、成本低
4）设备预测性运维
利用预测性运维模型算法，确认备品备件更换、润滑保养等操作的必要性，有效避免过度维护保养；对长时间满载工作设备，提前进行故障预判，减少意外停机；通过历史数据积累、人工经验统计分析，形成重点设备的预测分析模型，及时发现设备的状态异常，及时发出报警信息并提示问题具体原因与位置，同时关联知识库，给出解决策略、工装、备品备件信息，实现维修人员高效、快速、有效执行。
总之，化工企业设备管理平台的建设，应结合双重预防机制和工业互联网+危化生产安全的相关要求，第一步打基础，理顺流程，实现业务流程信息化；第二步强应用，实现智能点巡检，建立故障模型库；第三步深挖掘，通过大数据分析，完善维修模型，实现预测运维。
【END】
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