化工企业设备管理数字化系统研究.doc

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1、学无止境化工企业设备管理数字化系统研究【摘要】党的十九大提出，加快建设制造强国，快速发展先进制造业，推动互联网发展、大数据应用、云计算、人工智能和实体经济高度融合。为了加快信息化与工业化高度融合，用现代信息技术提升制造业管理水平，提升企业两化融合应用水平，经过与企业的广泛接触和深入调研，我们确立了设备管理数字化系统建设项目。旨在通过对工厂内静设备、动设备、大型机组及特种设备等进行数字化管理，在设备运维、安全管控、特种设备管理、合规运营等方面探索数字化管理路径，探索数字化工厂建设的实施策略和技术路线，为智能工厂的

2、建设积累经验。【关键词】设备管理；数字化；智能工厂1研究背景当前各化工企业设备数字化管理水平参差不齐，大多数生产类型企业还停留在过去的老方法上管理设备，老方法管理存在很多弊端，如工程设计建设资料、设备维护保养资料、设备点巡检资料、特种设备证书及检验检测资料等都是以纸质资料存放在文件柜中。这种形式存放往往导致用户只是简单的存放，以后需要查询使用的时候很难找到对应的资料，而且资料时间久了容易造成丢失。数据时效性、准确性、唯一性都得不到保障。这就不能为设备运行维护提供强有力的支持，而且很难做到出现问题时可是追溯源头。

3、依靠管理信息系统可以避免以上所有的问题，建立符合工厂装置，包括静设备、动设备、电气设备、管路管线、特种设备等生产运维业务需求的“数据模型”，相当于我们给所有设备都装上了唯一的电子标签，每台设备在系统中是唯一的存在，有不可重复的设备编码。在设备台账的基础上该系统可实现设备维修、改造、点检、检验检测、运行状态等生产活动的管理、数据自动记录、数据分析展示。用户还可根据自己的需求统计输出各类报表，这对企业管理给与了较大的便利性。2设备管理数字化系统建设内容3学海无涯学无止境系统需开发多个系统功能模块满足用户对系统的需求

4、，共开发设备数据管理、点巡检管理、维修管理、变更管理、设备计划检验检测管理、综合报表、三维可视化模型七个功能模块。设备管理数字化系统架构图见图1：设备数据管理包括设备台账信息的新增、编辑、删除和导出功能，并提供查询、分类、统计功能，通过不断维护设备台账信息，用户对设备资产可以做到心中有数。完成建设后需导入工厂所有设备台账信息，还需将非结构化数据（厂家资料、设计图纸、检验检测数据等）导入系统并挂接在相应的设备上，通过关联关系表实现通过设备查询所有相关的资料。设备点巡检管理，鉴于生产类企业为24小时不间断生产单位，

5、点检上报处理流程分为白班和夜班两套处理流程。规范化、程序化点检上报流程，能够有效提高问题传输效率和处理效率，明确了人员岗位职责，并为设备点检执行情况进行考核提供了有效依据，从而进一步提高设备维护水平。设备维修管理，通过设备维修管理模块在维修工作中加入工作票流程管理和作业安全许可证管理，审批流程固话，责任落实到具体负责人，规范设备统一的安全维修管理,实现设备维修工作与安全措施的无缝连接，提高现场作业的安全控制和审查。设备维修管理还加入了常用备品备件使用统计功能，通过积累数据用户可以统计出使用频率较高的耗材，扩充常

6、用件的储存量。对于不常用的备品备件则无需准备太多，节省很大的开支。设备变更管理，通过设备变更管理功能模块，解决了工作流自动驱动的问题，提高了业务处理效率；实现执行监控的功能，实现查询审批状态，及时跟踪，提高审批环节的时效性；提升部门之间协作能力，确保业务流程在线审批工作顺利流转。设备变更信息及时记录、及时反馈给生产者，废弃设备处理情况也可记录在案，让生产者做到心中有数。特种设备计划检验检测管理，设备计划检验检测管理模块主要功能为编制检验检测计划、推送检验检测计划、合理规划全年度检验检测计划，规范检验检测流程、保

7、障检验检测方案安全实施。特种设备是每个企业都重点关注的，定期的法检，月检等工作都需要精确记录，保证设备一致处于合规运营状态，确保生产作业合规合法化。三维可视化模型展示工厂内某一区域全部设备、土建、结构、管道等所有物体，按照工厂建设设计图纸资料，传统的工程模型体量过于庞大、无法挂接在管理系统中。因此采用3dmax轻量化三维建模软件1比1比例仿真建设模型。模型可以第三人视觉查看，并测量距离为设备改造提供参考依据，也可用于消防演练等工作当中。3结语3学海无涯学无止境无论你做什么工作，你都需要用数据来管理你的工作。管理

8、者需要每天去分析设备台账数据、设备维护数据等。数据是否完整、准确、及时，直接关系到数字化管理的成败。收集数据并不难，因为一个企业的内部、外部数据可谓成千上万，但关键是如何收集、整理得到有效的数据。如果收集到的数据本身不正确或已过时，即使处理的过程再正确，输出的信息也必然是错误的信息，只会对企业管理者决策起误导作用。而传统的设备管理办法无法保证数据质量，收集数据的过程无法全程监控跟踪。因