摘要：對4000t/d的生產線實施設備運維數字化改造，通過對油液、振動、溫度等數據信息的一站式監測，結合遠程智能故障診斷系統和線下專業運維服務，實現了水泥生產設備的故障預測和智能預警，有效避免設備非故障停機，降低人工運營成本，提高產線安全，增加生產效率。同時，其通用性也能夠在行業復制，賦能水泥行業數字化轉型。

水泥工業是我國國民經濟的支柱產業，其中輥壓機、回轉窯及篦冷機作為關鍵設備，在管理中往往會遇到故障發現難，停機損失大，維修費用高的問題。

據相關數據統計，水泥設備維護以及維修費用可占到生產運行費用的20%以上，僅以回轉窯停機造成的經濟損失為例，停機一天帶來的直接經濟損失約100萬元，且重新啟動一次回轉窯另需近30萬元花費。

很多故障都不是突然出現，而是日積月累而來，那怎么才能穿透厚厚的設備外機盡早發現隱秘的故障萌芽？提前維護而不是只能等故障發生后再維修？

僅僅依靠人工定期檢查，憑經驗判斷，幾乎只能等故障發生停機檢修，無法從根本上解決問題。

1. 預測性維護相較于傳統檢修方法的優勢

以往水泥設備的維護，往往依賴工作人員的定期巡檢、點檢，基于經驗判斷設備工作問題。這種方式不僅存在一定的不確定性，而且很難發現設備的潛在隱患。往往只能等故障發生，再停機排查，隨后通知服務商，上門維修服務。整個流程時間長，不可控，所以如何有效避免非故障停機帶來的損失，始終是困擾水泥企業的難題。

傳統運維管理流程

預測性運維管理的方法，能通過數據監測分析發現早期潛在隱患并報警，遠程專家進行分析診斷，判斷是否需要現場排查，排查后一旦確認問題，直接通知服務團隊上門維護。整個流程清晰簡潔，真正從故障源頭解決設備運維的困難。

預測性運維管理流程

相較于以往基于經驗的故障判斷，預測性維護通過度設備運行真實數據的實時監控分析，能夠更加準確的反應出設備的運行狀態，對于故障的診斷定位和趨勢預測也更加精準。通過一站式APP讓企業隨時隨地了解設備運行狀態，通過數字化的方式，讓設備維護從傳統的被動式維護，轉變為主動預測性維護，實現企業設備管理的數字化轉型。

2. 水泥設備數字化運維管理的痛點及挑戰

輥壓機、回轉窯及篦冷機在長期使用過程中，由于設備老化、磨損，容易出現金屬疲勞松動，螺栓震斷，預緊力不足甚至消失等狀態，不僅會導致產線故障停機，甚至可能引發更大的系統事故，帶來數千萬級的損失。

數字化管理運維技術的引入，能夠實時監控設備狀態數據，在故障出現前預測，定位，報告，實現主動維護，不僅能夠提升設備的安全生產運轉率，還能降低停機時間，節約維護成本。

雖然預測維護能夠實實在在的為水泥客戶帶來諸多益處，但實施起來面臨諸多挑戰：

1.數據孤島現象：市場上有一些設備狀態監測供應商，但是都往往僅針對某一種設備類型或采集對象，難以一站式管理；

2.數據建模復雜：水泥設備故障狀態多變,振動、油液等參數呈現不同的響應特點，分析算法復雜；

3.診斷維護閉環：預測性維護不僅要預測，還要真正現場維護解決潛在故障問題，但專業運維服務人才缺乏；

3. 行家設備云AIoT數字化設備運維方案

針對水泥行業的數字化設備管理需求，震坤行的行家設備云打造出一站式數字化設備運維管理系統。建立從在線監測，到診斷預測，再到線下主動維修服務的完整閉環流程，真正幫助客戶實現設備數字化運維無憂，從根本解決客戶的難題。

整套系統集振動、溫度、油液狀態監測診斷于一體，同時充分考慮客戶現場作業難，操作風險高等特點，實現了遠程軟件自動更新，AR遠程部署指導及專家診斷等功能，并附以專業的線下運維服務能力，為客戶設備維護提供可靠依據。

4. 預測性維護在水泥行業的實際實施效果

以水泥動輥減速機和回轉窯預測性維護實施效果為例，說明預測性維護技術對于設備管理的價值和意義。

水泥動輥減速機預測性維護

系統部署后，24小時實時監測動輥油液狀態。

4月18日首次抓取到金屬磨粒瞬態異常值，但隨后數據回落，不觸發報警和巡檢。

5月5日異常數據值發生頻率增加，雖然數據值未觸發報警，但已經引起專家注意，持續監控。

5月12日異常值出現的頻率迅速增加，觸發報警，且監測到濾芯效率下降，專家診斷后派出現場巡檢。確認濾芯需要清洗，迅速進行清洗服務。隨后油液狀態恢復正常，設備持續正常運轉。

動輥減速機異常監測、診斷預測到主動維護的全流程

濾芯清洗前后對比

以往人工巡檢，全憑經驗判斷是否需要維護，可靠性底且浪費人工成本。采用預測維護方案后，不僅能清楚的監測油液狀態，還有行業專家遠程診斷分析，并根據診斷結果及時上門維護保養。

經清洗維護服務后，動輥濾芯潔凈如新，消除了設備故障停機隱患，增加了設備使用壽命，避免設備故障停機。同時無需客戶投入更多人力資源，無論從工作效率還是成本優化，都真正做到了想客戶所想，供客戶所需。

回轉窯振動狀態監測及預測性維護

振動狀態監測是一個需要多種學科知識綜合的復雜系統，涉及傳感器采集、信號加工與處理、機械原理、模式識別等技術。振動監測系統部署后，實時監測回轉窯大齒圈和減速機的工作狀態，并進行專家故障診斷，實現預測性維護，有效避免故障損失。

1） 回轉窯齒圈振動狀態監測及故障診斷

齒圈是回轉窯傳動系統的重要組成部分，其中大齒圈和小齒圈的嚙合是保證窯體穩定運轉的關鍵。所以，對大齒圈的狀態監測和故障預測能夠有效幫助工程師了解回轉窯工作狀態，從而確定合理的回轉窯維修方案。通過對振動特征頻率和幅值變化的監測，預測并定位回轉窯故障產生的原因。

在實時監測的過程中發現，齒圈的振動速度有效值幅值出現了兩次明顯變化。

振動有效值監測出現兩次明顯上升

經過振動診斷專家對兩段異常數據的時域和頻域分析，發現回轉窯大齒圈存在齒輪不對中的現象，并且有逐漸惡化的趨勢。具體數據及診斷分析結果如下表1所示。

根據表1的診斷預測結果，結合運維工程師的現場排查，確定大齒圈對中不良是由于回轉窯窯體變形導致，而受熱不均則是窯體變形的根本原因。但目前故障尚處早期階段，發現后能夠更加有針對性的進行日常維護保養，有效延緩故障的發生；同時持續實時監測故障狀態，合理安排停機維修決策，避免突發性故障停機或安全事故，帶來巨大損失。

這種潛在隱患，很難通過人工巡檢和點檢發現，通常只有故障發生時才引起關注，往往損失已不可避免。采用預測性維護的方法，不僅能夠在早期就預測可能的故障類型，還能夠通過積累沉淀數據構建設備管理知識圖譜，幫助工程師做出準確的維修決策。

2）回轉窯減速機振動狀態監測及預測性維護

對回轉窯減速機動態特性進行實時監控，通過對齒輪振動數據的分析，判斷轉子、轉軸以及軸承的故障特征，提前維護，避免發生齒輪斷齒，轉軸斷裂等導致的異常停機。

部署行家設備云之后，通過對回轉窯的振動數據的時/頻域數據的監測分析，能夠讓客戶更直觀的了解目前設備的運轉狀態，并根據專家診斷結果采取恰當的措施。

軸承測點原始采集數據

軸承測點包絡頻率圖

數據監測發現設備問題：

包絡頻譜中存在轉頻非整數倍的異常頻率及其諧波，且異常頻率伴隨轉頻頻率邊帶，判斷故障為軸承內圈存在剝落；

行業專家分析診斷結果：

電機非驅動端軸承存在內圈故障缺陷，劣化趨勢平穩；

維護改善建議：

電機非驅動端軸承內圈劣化趨勢，需增強潤滑；

維護后效果：

根據故障專家的建議進行有針對性的潤滑維護處理，有效的減緩電機非驅動端軸承內圈的故障劣化趨勢，降低設備故障發生概率，增加生產效率。

總結

數字化的運維技術，讓以往只能依靠人工巡檢，定期點檢、記錄、出現問題后匯報的工作方式得以簡化，且設備管理更精細，故障預測診斷更精準，從根本上解決早期故障隱患發現難，設備維保成本高、停機損失難以避免的問題，實現降低維護成本，消除生產宕機，提高生產效率的目標。