基于数据分析与挖掘的设备故障性预测与维护

  随着工业生产的快速发展和机械设备的普及应用，对设备的可靠性和运行效率提出了更高的要求。工业大数据在设备故障预测和健康管理方面发挥着重要作用。通过分析大量的设备运行数据，可以挖掘出隐藏在数据背后的规律和模式，从而实现对设备故障的准确预测和维修策略的优化；数据驱动的方法在解决机械设备故障预测和维修优化问题上具有巨大的潜力。这种方法强调从数据中挖掘知识和信息，以驱动问题的解决和决策的制定。在机械设备故障预测和维修策略优化中，数据驱动的方法可以利用设备的运行数据、传感器数据、维修记录等信息，通过建立数学模型或使用机器学习算法，发现设备故障的预兆和影响因素；

机械设备在使用过程中会出现性能下降和寿命缩短的现象。因此，如何及时准确地预测机械设备的故障，并制定有效的维修策略，成为当前工业领域亟需解决的问题。设备故障预测和健康管理（PHM）是关键组成部分，它涉及预测性地诊断部件或系统的未来健康状态，包括确定其剩余寿命或正常工作的时间长度；随着传感器技术和计算机存储技术的进步，获取和存储机械设备的状态参数变得更加高效，为基于数据驱动的故障预测与维修策略优化提供了技术支持；

二、培训学员对象：数据开发人员、设备管理和信息化等部门管理人员

三、课程特色

1、理论与实践相结合：课程设计注重理论知识与实际操作技能的结合，确保学员能够将所学知识应用于实际工作中。

2、案例教学：通过分析真实世界中的设备故障案例，帮助学员更好地理解和掌握故障预测和维护的理论与方法。

3、技术前沿：课程内容紧跟当前数据分析与挖掘技术的最新发展，包括机器学习、人工智能等先进技术的应用。

4、定制化课程：根据不同行业和企业的需求，提供定制化的课程内容，确保培训的针对性和实用性。

5、互动式学习：采用互动式教学方法，鼓励学员参与讨论和实践活动，提高学习效果。

一、 课程受益

1、提高故障预测准确性：学员将掌握先进的数据分析技术，能够更准确地预测设备潜在的故障，减少误诊和不必要的维修。

2、优化维护策略：通过课程学习，学员能够根据数据分析结果制定更有效的预防性维护计划，降低突发故障的风险。

3、提升设备可靠性：系统性地学习故障预测和维护方法，有助于提升设备的整体可靠性和运行效率。

4、减少停机时间：准确的故障预测和及时的维护可以显著减少设备停机时间，提高生产效率。

5、节约成本：通过预防性维护减少紧急维修和设备更换的成本，同时优化库存管理和备件采购。

6、增强决策能力：学员将能够利用数据分析支持更明智的维护和投资决策，提升企业的竞争力。

7、提高安全性能：故障预测和维护不仅提高设备性能，还能减少因设备故障导致的安全事故。

8、培养专业技能：参与培训的员工将获得专业知识和技能，提升个人职业发展潜力。

9、适应智能化发展趋势：随着工业4.0和智能制造的推进，掌握数据分析与挖掘技能对于企业和个人都是适应未来发展趋势的关键。

二、 课程时间：3天，6小时/天

模块一： 数据分析与挖掘(9H)

1. 什么是数据分析模型

1） 数据模型及分类

2） 概念数据模型

3） 逻辑数据模型

4） 物理数据模型

5） 应用数据模型

6） 逻辑数据模型与物理数据模型比较

7） 逻辑模型在数据仓库中的定位

2.概念数据|逻辑数据|应用数据模型 关系  例

3.公司数据模型关系与组织关系 例

4.公司各类型数据关系

5.物理数据模型（基础数据）

6.概念|逻辑数据模型（业务数据）

7.应用数据模型（业务数据依据）

8.案例：

1）物理|逻辑数据模型（设备运行数据）

2）应用数据模型（设备结果数据）

3）应用数据模型（看板）

1.层别法

用途：对收集到的数据进行分类，根据业务需求来分析

应用场景：时间别实际产量水准，不良类型占比等

2.检查表

用途：为了稳定日常工作，以及某个特定的目的来调查状态

应用场景：某个产品各种缺陷数据收集核算占比，作业前准备工作的点检等

3.柏拉图

用途：把损失成本等现象或原因来划分，按顺序排列，以柱表的形式表现的图，看出排序情况

应用场景：各种不良项目占总不良比重，并排序出来；

4.鱼骨图

用途：分析结果与原因之间的关系

应用场景：如异常产生，对人机料法环各要素进行分析，把造成各种原因找出来

5.散布图

用途：分析成对或两组数据之间的关系，看看2类特性之间关联

应用场景：铁板加厚与强度之间的关系，气温升高与交通事故的关系

6.直方图

用途：对某特性的数据进行分区间，看看发生的频率，明确数据走向

应用场景：测量产品重量，两台设备测量，看看哪台设备有问题等

7.控制图

用途：根据时间的推移，查看产品某种特性的发展趋势，以及管控上线限制，有预防维持及改进品质水平之作用

应用场景：在温度控制范围内，火力发电的温度变化趋势分析，决定用煤量等

8、SPC分析

——为IT AI化打通IT技术开发精准通道

1.运营流程设计业务能力

2.运营流程与系统的关系

3.岗位数字化绩效管理：平台预览

4.业务流程数据 -指标管理数据

5.系统基础数据库构建（如：产品产线）

6.业务流程I/O闭环管理

7.业务数字化系统底层逻辑设定（I-P-O-控制）

8.设备信息化案例：

1）通过IOT系统实现数据采集及工程控制

2）预警与介入

3）设备参数配方&MIOT系统远程配置

4）MES IOT系统对产线的控制规划区分

5）智能化控制规划-设备|产品异常 对应机制

6）设备数据采集 调查

7）设备数据采集 字段记录表

8）设备数据采集流程

1、设备管理系统概要

2、系统与D/B组织

3、智能运维系统

1）智能运维体系

2）智能运维概念图

3）设备运营状态实时可视化

4）设备预防管理智能高效化

5）设备故障管理及时高效无障碍

6）设备效率管理实时智能化

7）设备备件管理成本最小化

8）设备改良保全情报履历共享化

1.数据采集的方法和工具

2.数据驱动运营决策的定义

3.构建数据驱动运营决策体系的意义

4.数据驱动运营决策体系的基本框架

5.如何实现数据驱动运营决策

6.数据驱动在运营决策中的应用案例

7.数据分析→问题解决PDCA八个步骤

8.数据差距的两种问题

9.数据差距的问题分解

10.问题现状→数据

11.问题现状→原因

12.问题现状→改善措施

13.改善后效果数据

14.标准化及系统数据追踪管理

15.PDCA与标准化

16.数据驱动PDCA特点

模块二：设备故障性预测与维护(12H)

1、概要:所谓的战略是?

2、老化？

3、故障机制

4、故障(Failure)的 定义

5、设备故障的Paradigm变化

6、保全战略

7、事后保全

8、周期保全

9、故障的分布

10、预测保全

11、保全战略的选定

12、人体和设备的类似性

13、健康检查和机械健康诊断

14、状态检查

1）设备形式别状态监察变数

2）回转设备的诊断: 为什么振动?

15、战略设备的诊断

16、预测保全的效果

1）延期进行的费用效果

2）技术的发展向上

17、统合保全管理系统

18、诊断技术的向上

1、设备的性能诊断流程

2、诊断技术的定义及目的

3、设备诊断的基本构成

4、设备诊断技术

5、机械设备的状态监察方法选择

1、故障诊断技术的发展过程

2、机械故障诊断内涵的提升历程

3、装备的数字化、信息化、智能化

1、信号和信息区分

2、信号时域分析基本方法

3、信号频域分析基本方法

4、信号时频分析基本方法

1、机械故障诊断的主要挑战

2、机械故障诊断的学科属性

3、机械故障诊断中的数据层融合

4、机械故障诊断中的特征层融合

5、决策层融合

——案例：MPQA活动及预测保全CBM & RCM

——MPQA：Mass Production Quality Assurance

一、对MPQA的理解

1、对MPQA的理解—品质哲学

2、对MPQA的理解 _ 科学思维

3、MPQA用语解释(呈展现象/还原论)

4、对MPQA的理解 _ 观察/分析/测量

5、MPQA用语解释(过程能力)

6、对MPQA的理解 _ Process Mapping

7、对MPQA理解 _ 效果

二、故障预知|预测保全体系

1、CBM优点|效果

2、设备诊断技术的定义

3、设备诊断技术的功能图

4、设备诊断技术的基本构成

5、实用效果大的设备诊断技术

6、预测保全推进 STEP

7、案例：

案例1：预知|预测CBM事例

案例2：预知预测RCM事例

8、后期设备管理体系运营

1、模式练习

一、本课程总结与学以致用

二、合影留恋