设备的大数据管理模式
机械设备大数据管理与分析平台的构建与应用研究
机械设备大数据管理与分析平台的构建与应用研究摘要：机械设备是工业生产中不可或缺的重要组成部分，然而，设备故障和管理不善会导致生产效率下降和成本增加。
因此，研究机械设备大数据管理与分析方法具有重要意义。
本文旨在研究机械设备大数据管理与分析平台的构建与应用。
通过对机械设备大数据管理与分析的重要性进行分析，提出了一种基于大数据技术的解决方案。
研究结果表明，应用大数据技术可以实现机械设备的远程监控、故障预测和维护优化，提高设备的可靠性和运行效率。
关键词：机械设备；大数据管理与分析；平台构建引言机械设备在各个领域中扮演着重要的角色，例如制造业、能源产业、交通运输等。
随着现代工业的快速发展，机械设备的数量和复杂性都在不断增加。
这些设备产生的数据量也随之增加，包括传感器数据、运行日志、故障记录等。
这些数据蕴含着宝贵的信息，可以用于设备状态监测、故障诊断、维修优化等方面。
然而，由于数据量庞大且多样化，传统的数据管理和分析方法已经无法满足对机械设备数据的有效利用。
因此，构建一个高效的机械设备大数据管理与分析平台对于实现设备的可靠运行、降低维护成本、提高生产效率具有重要意义。
一、机械设备大数据管理与分析的重要性（一）定义和特点机械设备大数据管理与分析是基于大数据和机器学习等技术手段，对机械设备运行过程中产生的海量数据进行采集、存储、处理和挖掘，以实现机械设备的故障诊断、性能预测和优化等目的。
其特点包括：数据量大、来源广泛、复杂多样、时效性强、价值密集。
（二）机械设备大数据管理与分析的目标机械设备大数据管理与分析的目标是实现对机械设备运行状态的全面监测和智能诊断，为设备维护、运营管理和决策提供数据支持。
具体包括以下几个方面：第一，实时监测：通过对机械设备运行状态的实时监测和数据采集，及时发现异常情况，避免因故障导致的生产中断和安全事故。
第二，故障诊断：通过对机械设备运行数据的分析和模型建立，实现对设备故障的快速诊断和定位，提高故障处理响应速度和效率。
大数据时代下企业经营管理模式创新
大数据时代下企业经营管理模式创新随着大数据时代的到来，企业经营管理模式也面临着创新和变革的机遇与挑战。
在传统的经营管理模式下，企业的决策主要依靠经验和直觉，而在大数据时代，借助大数据技术分析和挖掘大数据，可以帮助企业更科学地做出决策。
本文将就大数据时代下企业经营管理模式的创新进行探讨。
首先，大数据时代赋予了企业更多的数据资源，可以更全面、准确地了解企业内外部环境，提供更科学的决策依据。
企业可以通过采集和分析大量的数据，深入了解顾客的需求和行为，制定更准确的市场营销策略。
同时，企业可以利用大数据分析技术对生产过程进行监控和优化，提高生产效率和产品质量。
此外，企业还可以通过对竞争对手和市场趋势的数据分析，及时调整经营策略，保持竞争优势。
其次，大数据时代下，企业经营管理模式需要更加注重数据的治理和安全。
大数据的采集、存储和处理涉及到大量的个人隐私和商业机密，如果这些数据泄露或被滥用，将给企业和顾客带来巨大的损失。
因此，企业需要构建完善的数据治理体系，确保数据的合法、合规和安全。
同时，企业还需要加强对数据的分析和挖掘技术的研发和应用，确保数据分析的准确性和可靠性。
再次，大数据时代下，企业经营管理模式需要更加注重数据驱动的创新。
利用大数据技术，企业可以挖掘出一些隐藏的规律和关联性，为企业带来新的商机和创新点。
例如，企业可以通过分析顾客的购物记录和行为数据，精准地推荐商品，提供个性化定制服务；通过对产品的使用数据和反馈数据的分析，改进产品设计和研发，提高产品的市场竞争力。
此外，企业还可以通过数据共享和合作，实现产业链上下游的协同创新，提高整个产业的效益和竞争力。
最后，大数据时代下，企业经营管理模式需要更加注重员工的数据素养和创新能力培养。
大数据技术的应用需要企业拥有掌握和运用这些技术的人才，而这需要企业注重培养员工的数据素养和创新能力。
企业可以通过提供培训和学习机会，培养员工的数据分析和挖掘能力；通过激励和激励机制，激发员工的创新潜力和创新动力。
对大数据时代下设备管理在
对大数据时代下设备管理在1.河南中烟工业有限责任公司洛阳卷烟厂河南洛阳4710002. 河南黄金叶投资管理有限公司河南郑州450000摘要：当前，在以互联网、数字和信息化为标志的时代背景之下，大数据技术为技术变革促进传统产业的创新和转型提供了新的机遇与活力，是开启“第四次工业革命”的核心之所在。
大数据时代，高质量发展是全国烟草行业今后发展的主旋律、总方向和新战略。
本文从大数据视角下对烟草行业设备管理高质量发展进行了全方位探讨，介绍了大数据时代烟草行业设备管理现状，存在的主要问题以及原因分析，重点论述了大数据时代在烟草行业设备管理高质量发展的优化路径，为提高烟草行业设备管理水平探索一条创新之路。
关键词：大数据烟草行业设备管理高质量发展一、大数据时代烟草行业设备管理的基本情况近年来，烟草工业的生产设备越来越先进，自动化程度高，速度快，价值高，生产效率高。
企业的生产组织已经从传统的固定经营任务转变为以市场为导向的服务型生产。
当下，市场对新型及异型卷烟产品需求增加，导致在烟草制品生产加工中，小批量、个性化、定制化和柔性化加工对设备管理提出了更高的要求。
卷烟工厂设备的生产、改造和创新任务十分繁重，尤其是市场的快周期，要求设备柔性化、智能化快速响应，这些都对设备管理带来了更新的挑战和更高的要求。
“中国制造2025”为智能制造提供了主要发展方向，智能制造是大数据、互联网、物联网、云计算、AI等信息技术与制造业的深度融合。
设备管理为智能制造提供基础元素，这就要求设备和设备管理应用自动化、数字化、网络化、智能化等统计分析技术，实现更高效、高质量、低成本、灵活的生产和服务模式，从而提升企业的竞争力。
二、大数据时代烟草行业设备管理中面临的挑战目前烟草行业通过逐步建立、完善设备管理体系，设备运行稳定性、综合效率、产品质量保障能力等得到不断提升。
但在实际管理过程中，随着管理的不断深入和细化，一些新问题正在出现，主要出现在以下几个方面。
_大数据_助力设备全生命周期管理_王亚峰
中国煤炭报/2015年/5月/6日/第006版管理周刊山东能源枣矿集团“大数据”助力设备全生命周期管理王亚峰日前，笔者在山东能源枣矿集团高庄煤矿看到，工作人员轻点鼠标，分布在矿区各个角落的3.3万套设备的各种信息尽收眼底，足不出户就能对每台设备情况了如指掌。
“我们通过自主研发的设备全生命周期软件管理系统，可实现对设备整个生命运行周期的全面掌控，实现了实时监控、动态管理。
”该矿工作人员告诉笔者。
给设备“上户口”面对日益严峻的煤炭市场形势，成本优势成为煤炭企业在市场竞争中的关键优势。
枣矿集团把降本的切入点放在设备管理上，建立了以全生命周期管理为核心、以一体化管理为手段、以人机协同为保障的设备管理长效机制，最大程度发挥设备的作用，最大程度降低生产成本。
该集团设备全生命周期管理以“大数据”建设为平台，按照“井下设备、技术资料、管理范围”3个100%标准，对8大类、49小类、3.3万套设备分门别类、统一编码、电子归档，建立从计划购置到合同签订、从验收入库到发放使用、从现场维护到回收修理、从报废拆解到余值处理的伴随终生的“户口簿”。
“我们不仅给设备‘上户口’，还对设备‘点检’信息进行即时录入、随时查询、实时监控，融设备台账、现场、修理、资产、合同于一体，相当于给每台设备安装了‘GPS定位系统’。
”该集团机电处负责人介绍说。
目前他们已经即时录入设备采购、发放、维修等记录15万份，形成了凡是设备必有去向、每个去向都有责任人管理，随时可查询、全程可追溯的管理模式，增强了设备管理的可视化程度。
精益之下出效益利用信息化手段建立的数据库，成为设备全生命周期管理的有力支撑。
该矿通过大数据分析，揭示设备状态变化规律，实现了精准管理。
“实现区域化集中、一体化运作，是促进资源共享、挖掘资产潜力、加强设备物资管理的有效保证和必然趋势，我们从统一选型、统一采购、统一管理、统一维修、统一调剂五个方面，推动设备‘一体化’管理模式的变革进程。
大数据时代的数据存储与管理
大数据时代的数据存储与管理随着信息技术的不断发展，数据产生的速度越来越快，数据量也越来越大。
在这个大数据时代，数据存储和管理成为了一项十分重要的工作。
本文将围绕大数据时代的数据存储和管理展开论述。
一、大数据特点大数据（Big Data）是指由各种各样的设备、传感器、网络、应用程序以及社交媒体等产生的大量数据。
其特点主要包括四个方面：1.大规模性：大数据产生的数量是以前数据的几十倍甚至几百倍以上。
2.多样性：大数据来源的载体是多元化的，从结构化数据到非结构化数据，包括社交媒体、电子邮件、文档、图片和视频等。
3.高速性：大数据产生的速度极快，在极短的时间内就能收集到大量的数据。
4.价值密度低：大数据中有大量重复的数据，需要经过筛选和过滤，才能发挥价值。
二、数据存储技术为了应对大规模的数据，数据存储技术不断发展。
下面分别从传统的存储技术和新兴的存储技术两个角度进行讲解。
1.传统的存储技术传统的存储技术主要包括硬盘、磁盘阵列、光盘、磁带等存储设备。
硬盘是应用最广泛的存储设备之一，其容量从几十兆到几十TB不等。
磁盘阵列是多个硬盘组成的存储系统，分为JBOD、RAID0、RAID1、RAID5、RAID6等不同的等级。
光盘作为一种只读存储介质，容量较小，通常用于备份和数据传输。
磁带的容量相比其他存储设备要大得多，但数据的访问速度相对较慢，通常用于归档数据。
2.新兴的存储技术新兴的存储技术包括分布式存储、云存储和闪存存储等。
分布式存储是一种基于网络的存储模式，通过多个存储设备协同工作，提高存储效率和可靠性。
云存储是一种通过网络提供存储服务，可以灵活地扩展存储空间和带宽。
闪存存储主要包括SSD和闪存阵列，其读写速度比传统硬盘快得多，因此在处理大数据方面有着很大的优势。
三、数据管理技术数据管理技术是大数据应用的核心技术之一，它主要包括数据预处理、数据清洗、数据集成和数据挖掘等。
1.数据预处理数据预处理是指在进行数据分析之前对数据进行处理，主要目的是消除数据中的异常、重复数据和误差数据。
“互联网+“移动式压力容器设备管理模式探讨
“互联网＋“移动式压力容器设备管理模式探讨随着互联网+时代的到来，各行各业都在积极探索如何利用互联网和移动技术提升自身的管理效率和服务水平。
在工业领域，压力容器设备是一个重要的组成部分，其管理涉及安全生产和生产效率等重要方面。
借助互联网+和移动技术，可以实现对压力容器设备的远程监测、智能化管理和数据分析，提高管理水平和生产效率，减少安全事故的发生。
本文将探讨互联网+移动式压力容器设备管理模式，分析其优势和挑战。
1.远程监测和智能化管理传统的压力容器设备管理方式往往需要现场人员巡检和手动记录运行数据，效率低下且容易出现遗漏和误差。
而利用互联网+和移动技术，可以实现对压力容器设备的远程监测和智能化管理。
通过传感器和智能设备，实时采集压力、温度、液位等数据，并通过互联网传输到后台管理系统，进行实时监测和分析。
运维人员可以通过手机App随时随地查看设备运行状态和数据，及时发现问题并进行处理，大大提高了管理效率和设备利用率。
2.数据分析和预测维护互联网+移动式压力容器设备管理模式还可以实现对历史数据的分析和预测维护。
通过对设备运行数据的积累和分析，可以发现设备的运行规律和故障特点，为设备的维护和维修提供科学依据。
还可以利用大数据和人工智能技术，进行异常预警和故障预测，及时发现设备存在的问题并预防安全事故的发生。
这样可以大大降低维护成本，延长设备寿命，提高了安全性和可靠性。
3.在线交流和知识分享互联网+移动式压力容器设备管理模式还可以实现运维人员之间的在线交流和知识分享。
通过在手机App上建立技术交流平台，运维人员可以随时随地分享经验、讨论问题，甚至进行远程指导和协作。
这样可以快速传播新知识、新技术，提高运维人员的综合素质和解决问题的能力，使管理工作更加科学化和规范化。
1.技术成本和安全风险采用互联网+移动式压力容器设备管理模式需要投入大量的技术成本，包括传感器、智能设备、网络设备、后台管理系统等。
而且这些设备需要具备高度的安全性和稳定性，一旦出现问题会对设备的管理和运行产生重大影响。
管理信息系统-大数据赋能与模式创新
管理信息系统-大数据赋能与模式创新随着科技的不断发展，信息时代席卷全球，管理信息系统成为现代企业管理的重要组成部分。
而大数据则被视为当前信息领域的重要驱动力，它不仅可以改变我们生活和工作方式，也能赋能企业，实现管理模式创新，为企业的发展提供新的机遇。
一、大数据赋能企业管理信息系统大数据是指规模巨大，数据类型多样，处理速度快的数据集合。
与传统数据相比，大数据不仅数据量更大，更重要的是数据的价值更高。
大数据能够帮助企业实现以下目标：（一）更好地了解顾客需求顾客体验是一个企业能否保持竞争力的重要因素之一。
通过收集海量的数据，企业可以更真实地了解顾客的需求和偏好，制定有利于企业发展的策略。
这些数据不仅可以来自于传统的线下数据，也可以来自于线上渠道。
对于电商企业来说，大数据可以帮助他们针对顾客的行为和反馈进行分析，制定更合适的营销策略，提升销售额。
（二）提升效率大数据可以帮助企业提升工作效率，特别是在日常运营方面。
通过对内部数据的分析，企业可以了解业务流程，挖掘瓶颈，提出优化方案，改进工作流程和制度，提高工作效率。
同时，企业还可以结合外部数据来助推决策。
（三）新产品开发大数据还可以帮助企业开发新的产品或服务。
通过对目标市场的需求和趋势进行深入分析，企业可以得出相应的产品需求方案，从而在竞争中获取优势。
以上是大数据为企业带来的几个实际的价值，而落地到企业的管理信息系统中，大数据还能够实现以下几点效果：（一）增强人力资源管理人力资源管理是企业管理中最重要的一环，通过大数据的应用，企业能够对人力资源进行更深入的分析。
例如，对员工履历的数据进行分析可以为企业找到更合适的员工，提高员工的工作效率和工作质量。
同时，对员工培训的数据进行分析，可以帮助企业提升员工的岗位技能，从而降低企业发生事故或其他质量问题的风险。
（二）实现供应链管理的升级对不同的供应商、贸易商和生产商等相关数据进行分析，企业可以优化供应链的整个生命周期，从而提高供应链的效率和运作质量。
浅谈大数据在部队装备信息管理中的运用
浅谈大数据在部队装备信息管理中的运用随着科技的不断发展，大数据技术在各行各业中的应用越来越广泛。
在军事领域，大数据技术的运用对于装备信息管理具有重要意义。
本文将从大数据技术的特点、部队装备信息管理的现状以及大数据在部队装备信息管理中的运用等方面进行探讨。
一、大数据技术的特点大数据具有“四V”特点，即Volume（大量的数据）、Velocity（高速的数据处理）、Variety（多样的数据类型）和Veracity（数据的准确性）。
这些特点决定了大数据技术可以处理海量的数据，快速准确地进行分析和挖掘，适应各种类型的数据。
大数据技术还具有开放性、实时性和智能化等特点。
这些特点赋予了大数据技术更多的应用场景和更高的价值。
二、部队装备信息管理的现状部队装备信息管理是指对于部队装备进行信息的采集、存储、分析和应用的工作。
在当今信息化战争中，部队装备信息管理显得尤为重要，它不仅关系到军事实力的提升，还直接影响到军队作战效能和作战结果。
目前，部队装备信息管理存在一些问题，主要表现在信息采集不及时、存储不规范、分析不准确等方面。
特别是随着军事装备的现代化和信息化程度的不断提升，装备信息管理工作面临着更大的挑战，传统的管理模式已经不能满足当前的需求。
1. 数据采集和存储部队装备信息管理涉及到大量的数据，大数据技术可以帮助部队实现对于各类装备信息的快速采集和规范存储。
通过传感器、监控设备等技术手段，可以实现对于装备运行状态、维修记录、使用情况等信息的实时采集。
而大数据存储系统则可以确保这些数据的安全性和完整性，避免信息的丢失和损坏。
2. 数据分析和挖掘大数据技术可以帮助部队对于装备信息进行更加深入和多维度的分析，挖掘装备潜在的问题和风险。
通过对大数据的分析，可以及时发现装备故障、异常情况，提前采取预防和修复措施，保障装备的正常运行。
大数据技术还可以通过数据的关联分析、模式识别等手段，为部队提供装备使用的优化方案和决策支持，提高装备的利用效率和作战效能。
基于工业大数据的设备健康智能管理
—基于工业大数据的设备健康智能管理—工业领域进入数字化发展的拐点时间数字化水平数字化程度S 曲线农业建筑金属、采矿食品饮料零售船舶铁路、物流运输油气化工汽车、离散制造业电力医疗金融保险媒体ICTABB 终端市场其他行业—ABB 超过55%销售收入来自软件和数字化设备50项云服务及高级分析安装超过6千套解决方案安装超过7万套系统安装超过7千万台数字化互联设备开放的智能云平台全新的端到端数字化解决方案领先的过程控制系统通过全面设备互联实现闭环大型、全球化的软件及数字化产品、系统及服务ABB Ability™：基于强大的工业数字化基础提供完整的数字化解决方案—ABB Ability™ 解决方案及平台ABB Ability™效率和扩展性创造客户价值(安全、运行时间、速度、产出…)WhatHow平台(应用于设备、边缘计算和云计算的通用技术)电力行业解决方案工业解决方案交通及基础设施解决方案210+ ABB Ability™ 行业解决方案大型、全球化的软件及数字化产品、系统及服务提升效率(+200%), 降低能耗(-30%), 更长的设备生命周期(+30%)生产执行系统联网机器人网络安全评估电力质量监控及需求响应数字化运营机器人数字化模拟系统分布式控制系统能耗评估系统远程监控及优化缩短安装时间(-40%), 降低维护费用(-50%) 减少宕机时间(-50%)数字化运营微网维护工作流管理能源市场交易系统自动化数字化变电站分布式能源管理设备健康中心—为什么今天要谈Ability ™ APM 设备健康中心?国民经济发展的阶段要求-市场竞争的程度要求-经本增效带来的建设资金投向变化-企业设备运维方式发展的必然维护对设备可靠性和高效运行有着重要影响以财务为中心的全寿命周期管理以可靠性为中心的维护预测性维护状态检修预防性-时间预测性-量基于故障的维护设备生命周期计划性维修供应链财务绩效状态监测健康与维护策略设备基础信息抢修管理台账与维护历史定修管理库存备件设备利用率设备生命周期计划性检修库存备件设备利用率与故障分析巡检润滑设备生命周期计划性维修库存备件设备健康与维护策略状态监测健康与维护策略设备可靠性与财务绩效2010 ↑20002000↑1990今天↑2010—APM=多数据源的综合评价+多品类状态监测+多类别传感器G状态监测=单一项目状态监测+多种传感器传感器=单一状态指标数据获取ABB Ability™APM 是什么？设备健康中心OR 设备缺陷风险预测管理工具（系统）•故障和缺陷•工具和系统•状态监测和APM 的区别？智能设备与传感器设备健康管理专家服务设备状态监测ABB—行业知识+工业数据+创新技术•成熟：而非实验品；•专注：电气设备+兼容第三方（双向兼容）•整体性高：软件+模型+传感器ABB Ability™ APM的特点是什么?—ABB Ability™ APM模型机理内置的算法模型: 机理模型+ 工业大数据=最佳实践APM 已有的模型类别：变压器+ 高压断路器+ 中压开关柜+ 高低压电机+变频器+ 蓄电池+ 风机+ 输电线缆—智能设备运维的数据来源数据是分析模型的基础电流操作次数电压流量气体压力气体压力电机运行时间接触速度缓冲器速度油色谱分析实验报告气体质量X 光诊断结果在线/离线传感器巡检记录D C S /S C A D A 实时数据•运行风险与设备健康水平•故障预测结果•推荐改进措施•设备家族对比分析APM 定期抽取数据自动预测设备运行风险离线数据设备缺陷记录智能分析模型机理算法与模型数据处理与分析设备信息库缺陷知识库企业设备管理系统EAMAPM 系统功能与特点–数据自动采集与分析–无需专家接入设备智能诊断–故障模式分析与维修建议知识库–家族设备比对分析–开放的平台支持嵌入第三方诊断模型–机器学习不断完善和优化机理算法模型–智能算法支持不同厂商的设备智能模型来源于：设计+制造+维护历史与经验数据积累ABB 设备维护建议模型发现的故障设备风险变化趋势设备健康分值模型分析数据质量APM 已有的智能模型：变压器+ 高压断路器+ 中压开关柜+低压开关柜高/低压电机+变频器+ 蓄电池+ 风机+ 输电线缆多类型电气设备健康状态监测，同时具备扩展到转动设备监测的能力—ABB Ability TM APM 算法模型与传感器介绍MTMP 变压器诊断专利技术–在全球2万台故障变压器基础上建立起的故障树模型–基于贝叶斯网络的故障概率分析–不同品牌变压器的设计缺陷记录–25年变压器大数据的训练与改进–模型自2012年开始已在国内累积300多个案例–2016年APM 电网试点项目，54台国产变压器，成功预测发现2台绕组变形智能诊断模型与技术温度电气机械油气水平监测参数:ABB模型建议维护策略—变压器传感器&状态监测设备Core Sensor M10 多组分油色谱在线监测装置变压器油色谱传感器特点–实时在线监测–安全可靠无需外置循环油回路–10年无耗材–成熟的傅里叶变换红外光谱技术–10年本地数据存储–可通过Model Bus, DNP3, IEC61850与SCADA系统集成断路器诊断模型–算法的设计工作始于90年代，最初是在线监测系统的一部分–通用算法，可以用于不同类别（LTB,DTB,GIS ）和厂商的断路器–断路器设计元素以及SME 专家知识被考虑在每个断路器参数中–数据质量筛选与预测性算法模型相结合–从磨损、绝缘、机械、附件四个维度分析智能诊断模型与技术直接采集量: 已有信号，如从辅助接点测量的开关量信号一次传感器: 需要一次设备上安装传感器二次传感器: 通过二次部分测量的参数，如CT 电流，环境参数计算量: 通过其他信号计算得到的参数CBS & MSM 模块化开关设备监测装置断路器传感器特点–MSM 用于SF6监测–CBS用于断路器监测•监测灭弧室烧蚀•监测电气控制和辅助回路•监测机械系统–GIS monitor用于局部放电监测电机健康诊断技术–给电机带上“智能手环”，客户随时掌握电机状态，减少非计划停机时间。
特种设备安全监管大数据平台建设项目建设与运营模式
特种设备安全监管大数据平台建设项目建设与运营模式本项目的建设与运营建议采用“政府引导，市场化运营”的投资与建设模式，由政府对项目进行引导，企业主要出资建设并运营，同时为政府提供特种设备安全监管大数据平台及电梯物联网平台。
该模式能够有效缓解政府财政压力，规避政府在电梯等公共安全问题上的管理风险，通过企业的电梯责任险等市场化手段来化解公共安全问题，在全国范围内探索出可行的、可持续发展的特种设备安全监管大数据平台及电梯运行安全物联网项目建设与运营之路。
本项目的投资、建设、运营建议采用如下模式：（1）政府部门引导与立项本项目是服务于社会公众的民生保障工程，因此建议采用政府引导与立项的模式，由区政府协调质监部门，明确职责与分工，并由政府部门对项目进行立项，如政府财政条件许可，可以由财政部门提供引导资金及部分项目建设资金。
特种设备大数据平台的数据中心、指挥中心的软硬件设施由政府部门通过财政出资的方式建设。
（2）企业作为项目投资与建设主体单位由项目承建企业作为项目投资与建设主体单位，首先启动电梯物联网的建设，为省市内存量电梯免费安装电梯物联网终端设备，同时为安装有电梯物联网终端设备的电梯购买电梯责任险，以市场化方式规避政府监管部门在电梯公共安全上的责任，降低政府风险，维护政府公共形象。
（3）分工运营、确保项目可持续性发展项目建成后，项目承建企业及质监部门结合自身业务特点，对项目的运营进行分工，由质监部门负责特种设备大数据及特种设备方面的业务，项目承建企业负责物联网终端设备的投入、建设及维护，协调开展项目工作。
同时通过政府采购服务方式为项目承建企业提供一定补贴，或者通过特许经营权方式准予承建企业对所投入的电梯物联网终端在一定年限内的部分时段中有一定经营权，让承建企业有一定收入，以维系项目的可持续性发展。
（4）政府在政策及项目落地上给予支持省市政府相关部门在物联网终端项目的推广及落地上给予政策支持，联合相关部门向相关单位，如电梯维保单位、电梯使用单位、街道办事处、居委会下发文件，在电梯物联网项目的建设上给予支持及必要的配合。
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Research and Exploration |研究与探索.生产与管理
设备的大数据管理模式
周开伦
(中铁八局集团桥梁工程有限责任公司，河北沧州061600)
摘要：随着大数据时代的来临，设备管理同样需要大数据的支持，才能更好的将设备管理好，通过大数据的分析，对设备进行预防性维修、实时跟进、动态管理，将设备故障消除在萌芽状态。
关键词：设备管理；大数据；弯箍机；动态管理；维护保养
中图分类号：U415.52 文献标识码：A文章编号：1671-0711 (2017) 04 (上）-0028-02
1铁路工程单位的当前设备管理模式
当前管理模式基本上都处于粗放的管理模式状态下，项目开工，新购一批设备或从其他项目 调拨一批设备，新购设备通过招标、采购签订合同，设备进场安装调试、维修；调拨设备进场安装调试，然后维修。
新购设备的维修资料，备品备件清单 不齐全。
维修可以说都是被动维修，设备出现故障, 由操作人员告知维修人员进行维修或由管理人员 组织维修人员进行维修，这样对设备配件的寿命必然产生一定的影响，虽然有日常点检、巡检，但是很多人都做不到位，操作人员和维修人员的 记录虽然很齐全，但是数据量很大，条理性很差，管理人员无法细致分析，发挥不到应有的作用。
待管理人员和维修人员对设备都很熟悉了，项目 也要完工了。
铁路工程单位基本上都是两三年换一个项目，换一批设备管理人员和维修人员，换 一批设备。
到一个新的项目，又要重新开始熟悉。
在“互联网+”时代浪潮下，传统的设备管理模式面临前所未有的机遇与挑战，如何运用大数据 的技术，实现设备的制造、安装调试、维修等的 全过程的数字化与智能化，成为当前设备管理的一个大课题、新课题。
为了弥补传统管理模式的不足，提高维修数据 的分析效果，引入设备的大数据管理模式。
首先在 设备出场时，由设备供应商将设备的日常点检、巡 检、定期检查、专项检查、定期检修计划等记录的 定时定量数据编入设备管理系统，并制定与该系统 对应的A P P,例如：应该由设备操作人员保养螺旋 输送机的减速机，A P P提醒操作人员进行保养，保 养后由操作人员录入A P P。
大数据时代的优势是处 理海量的数据，更大更完善的数据库系统可以轻松 的将某台设备的所有记录集中起来，搜索某台设备，可以轻松的查看从设备基本档案到设备维护保养、维修记录等的全部信息。
搜索某种故障，通过强大 的数据分析能力，判断故障发生的原因，可以快速 的分析并帮助设备管理人员找出设备维修方案。
2大数据设备管理模式设计
设备管理采用的大数据处理流程主要包括四个 关键步骤，分别是收集原始设备数据、设备数据预 处理、设备数据挖掘分析、决策知识应用，基于大 数据的设备管理模型如图1所示。
医疗设备维修人身意外的发生机率，保证其生命安 全，且工程师的技术水平也在不断地提升。
（5) 各科室对医疗设备维护保障的满意度成上升趋势。
(6)设备完好率有效提升，大型设备完好率基本 保持在95%以上，废弃零配件的综合利用率有效 提升。
（7)设备维修的成本明显下降，占总设备 资产的1.3%以下。
4结语
综上所述，在医疗设备维护保障集约化管理模 式中应用“9S”管理可有效的规范医疗设备的管理使用、高效的进行设备的维护，从根本上改善了工 作环境、提高了工程师的专业水平及专业素养，保 证医疗设备维护的有效性，促进医院管理的发展。
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28 中国设备工程2017.04(上）
Engineering 工程
图1基于大数据的设备管理模式
(1)原始设备运行数据。
设备运行积累海量的 曰志信息，比如设备维修记录、设备事故记录等，因此可以利用采集系统将数据收集，并且将其保存 在数据库中，以便更加安全的保护系统的运行完整 性。
(2 )设备数据预处理。
设备原始数据存在很多 的噪声信息，采用数据清洗和整理等方法，进一步 提高数据的质量，数据预处理可以将不同的设备运 行产生的数据进行一致化操作，这样就可以约简数 据中的稀疏属性，这些属性对审计模型挖掘贡献较 低或无贡献，提升数据挖掘的精准性。
(3 )数据挖掘分析。
导人的数据经过预处理之 后,可以利用数据挖掘技术对数据进行挖掘和分析，常用的数据挖掘技术包括K均值算法、支持向量机、B P神经网络、遗传算法等技术，可以针对这些设备 数据进行分析，获取数据集中隐藏的模式，形成决 策知识。
(4)决策知识应用。
决策知识可以预测设备运 行趋势，常见的是发现设备是否会产生故障，如果 会产生故障，可以及时的对设备进行检修，这样就 可以避免故障发生；另外，也可以发现某些设备是 否不合格或存在潜藏的危险，可以将这些设备更换 为质量更高的设备。
基于大数据的设备管理系统更方便了上级领导 对设备各个环节运行状况的掌握，可以实时查看并 监控大型和特种设备的运行状况，检查对设备的维 护保养是否到位，定期捡查是否落实。
以中铁八局集团桥梁工程有限责任公司什邡制 梁场（以下简称“中铁八局”）的弯箍机（制造单 位为建科机械（天津）股份有限公司，以下简称“建 科”）为例，该设备是一台具有钢筋矫直、测量、双方向弯曲及剪切功能的全自动化箍筋生产设备，可以加工冷轧及热轧高强度盘条钢筋，可以加工成定尺直条钢筋、单头弯曲的钢筋、不闭合和闭合的(箍
筋）钢筋形状。
目前的弯箍机没有联网，具体的情
况简述如下：牵引部分和弯曲机构分别由一套伺服
电机控制，当这两部分出现故障时，就会报警，在
显示屏上显示故障代码，可以通过该代码在故障诊
断功能里查询故障的具体信息及解决方案。
图2为
发生故障时调出的原因分析及处理方法。
伺服报蝥代码
105 , ______原因分析
!□
1伺服单元故》
处理方法
故苺代码■erl05
内亨异苯
可吞考erlOI的处#法
返回
图2大数据设备管理分析运行截图
以上为当前的弯縮机的情况，结合大数据，将
弯箍机的系统接人中铁八局的设备管理系统，由建
科将弯箍机的定期维护保养，日常点检，定期巡检
输入系统，通过A P P定时提醒操作人员，检查人员，
并将保养检查情况录入系统。
弯箍机出现故障，直
接通过A P P将故障代码及原因分析情况发送至维修
人员，维修完毕后直接将故障记录到系统，提高了
维修效率。
管理人员通过对维修情况的分析，制定
相应的检修计划。
什邡制梁场完工后，弯箍机搬迁
到另外一个项目，管理人员可以直接通过设备管理
系统调出该弯箍机的档案资料及维修情况，上级公
司也可以直接通过系统查询到该台设备的运行情况。
通过以上综合论述，随着经济的发展，设备管
理需要和大数据进行有效结合，不断向数据化、信
息化方向转变，将设备管理模式进行创新和完善，
更上一个台阶。
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