3.2.4.4 设备远程智能诊断 充分利用传感器、大数据、人工智能、信号采集、互联网及 发电企业数字化转型规划方案 184 / 348 设备诊断技术，建设一流的设备故障预警与诊断系统平台，在 XXXX 公司层面面向电厂重要主辅设备开展设备优化运行指导 和故障诊断服务，将平台建设成为 XXXX 公司的技术输出支撑 平台、设备统一管理平台以及高技术人才培育平台。 （一）系统建模 其数据来源于旋转机械振动采集设备(TDM)、发电机在线 监测系统、大坝在线监测系统、水情检测系统等。各模块将 各自的诊断分析结果传输至远程诊断中心数据平台，再根据 分析结果进行专业计算和分析。 建设重点如下： 设备故障诊断系统将全厂生产、经营数据，如 SIS 系统 实时数据、振动 TDM 数据、设备点检数据、MIS 管理数据等， 进行集中采集、存储和挖掘分析，建立设备故障分析模型， 积累设备故障诊断经验，形成一个标准化的监测诊断平台， 术和在线建模技术构建全厂设备智慧预警预测平台，进行设 备异常状态预测与健康识别，在设备故障早期识别劣化迹象 并预警，避免设备损坏与非停带来的损失。 （二）基于机理分析的专家诊断系统 基于机理分析的专家诊断系统建设思路是以核心诊断技 术为基础，建立设备故障诊断标准化体系，以高水平诊断专 家为依托，实现系统、设备、参数级的早期预警与远程故障 诊断分析，以提供专家级的设备故障分析和诊断服务。

碎片化和混乱。 H 能源管理环节 K 安全管理环节 现状评级：★★ 痛点问题：尽管许多钢铁企业已经开始尝试数字化转型 ，但在售后服务 方面 ，智能化水平仍然较低 ，例如 ，缺乏智能化的故障诊断系统、 自 动化的查户服务流程等 ，导致服务效率不高 ，客户体验不佳。 现状评级：★★ 痛点问题：尽管许多钢铁企业已经开始尝试数字化转型 ，但在售后 服务方面 ，智能化水平仍然较低。例如 ，缺乏智能化的故障诊断系 ，但相互之间的数据交互能力不足 ，造 成“数据孤岛”现象 ，各节点软件系统间的数据信息难以有效整合 现状评级：★★ 工具软件： 医学影像存档与通信系统、设备控制系统、应用软 件生命周期管理系统、人工智能辅助诊断系统、数字孪生系统 知识模型：影像增强模型、异常检测模型、智能决策模型、工 艺优化模型、缺陷预测模型等 数据要素：系统时序数据、软件版本兼容性矩阵、 网络安全补 丁记录、用户操作数据、装配过程数据等 人才技能： ，在供应商质量把控上存在 质量漏洞及其向后续工序蔓延的风险 ，造成时间、成本等方面的 损失 SJ01-E-5-1 主场景：智联电池网平台与 AMS 系统协同 现状评级 ：★★★ 工具软件 ：大数据、云计算、远程监控与诊断系统、大数据分析 平 台 、 AMS 知识模型 ：故障诊断模型、健康评估模型、客户需求预测模型 数据要素 ： 电池运行数据、客户信息、服务请求数据 人才技能 ：数据分析与挖掘能力、故障诊断与修复能力客户服务

管理、设备故 障汇报、设备变更管理、设备报废管理等。 5.2.3.2.4.4 设备远程智能诊断 充分利用传感器、大数据、人工智能、信号采集、互联网及设 备诊断技术，建设一流的设备故障预警与诊断系统平台，在 XXXX 公司层面面向电厂重要主辅设备开展设备优化运行指导和故障诊断 服务，将平台建设成为 XXXX 公司的技术输出支撑平台、设备统一 管理平台以及高技术人才培育平台。 132

1. 通过内置 4G 工业网关接入移动网络，利用物联网和设备功率、震动传感器收集的数据，实现 设备数据的实时采集与传输。 2. 创新应用设备故障知识图谱、AI 技术和大数据挖掘技术，形成设备故障诊断系统，对采集到的 设备数据进行全周期、动态智能分析预测，对发生故障的设备进行精确诊断和定位。 3. 采用设备振动机理模型，为每台设备配置一套预报警参数，实现设备报警信息、诊断信息、预 测信息、统计数据的智能推送。