设备智能运维推进过程中的四大瓶颈与破局

王洪 张永文 邓承龙 伍永刚

（攀钢集团西昌钢钒有限公司）

摘要： 钢铁行业在推进设备智能运维过程中普遍遭遇过四大瓶颈障碍，针对智能产品厂家不熟悉现场工艺流程导致模型“水土不服”，设备历史故障案例储备不足导致诊断模型“先天缺陷”，数据失真导致“垃圾进，垃圾出”，基层员工因负荷过重“不愿推、不能推、不敢推”导致落地困难等问题，西昌钢钒在深入探索的过程中，通过联合攻关、案例库建设、端边云数据治理、流程再造与容错机制等措施，取得了实质性的突破。

关键词： 设备智能运维；四大瓶颈；业智矛盾；漏报漏诊；破局

0 引言

钢铁行业设备密集、工况恶劣，传统“人治”模式导致过维修、欠维修、设备故障频发，向数据驱动的智能运维转型成为必然选择。然而，在推进过程中，技术选型只是第一步，真正阻碍转型落地的是智能产品厂家不熟悉现场工艺流程、故障案例不足、数据失真、基层员工负荷偏重等一系列深层次问题，从而导致设备故障漏报漏诊率偏高，智能运维系统“建而不用、用而不深”。西昌钢钒围绕“漏报率及漏诊率为零”的目标，对四大瓶颈进行系统性破局。

图1 钢铁行业的高炉场景

1 设备智能运维推进中的深层障碍

1.1 产品厂家与生产现场之间的业智矛盾

产品厂家提供在线检测传感器、AI诊断模型、智能体等，虽然厂家的技术团队精通算法，但普遍缺乏对钢铁工艺流程的深入理解。表现为测点布置不合理（未充分考虑高温、粉尘、振动干扰）、报警阈值不匹配（未针对轧机变载荷调优）、诊断结论脱离实际（模型无法区分相似故障特征）、智能体听不懂现场术语。比如某厂在引入某厂家监测系统的初期，误报率35%、漏报率12%，容易消耗基层点检人员的信任。

1.2 故障案例储备不足

设备智能运维的核心在于对设备故障的诊断，这需要有大数据作为支撑。但制造业，尤其是钢铁企业故障低频、形态多样，历史记录分散在纸质点检本或个人经验中，未有效集成，特别是新建单位和新入职的员工，缺乏历史沉淀和经验积累。过去的非计划停机记录缺少振动频谱、温度曲线等关键特征，故障根因分析不彻底，而模型仅能识别“见过的故障”，复合故障极易漏诊。例如，某轧机齿轮箱齿面磨损与轴承剥落的复合故障，模型仅报出轴承故障，其结果就是维修不彻底，容易造成二次维修。

1.3 数据采集真实性失真

数据是智能运维基石，但现场存在传感器安装不当（薄壁罩壳上测振动）、采样频率不足、传输丢包、人工录入主观偏差甚至伪造数据等现象，这就造成“垃圾进，垃圾出”使诊断模型失去意义。例如，某高炉风机轴承温度传感器接触不良，显示正常而实际超温，造成漏报事故。

1.4 基层员工负荷偏重

这是最容易被忽视的瓶颈。在推进设备智能运维的过程中存在“三不”现象，其一是智能运维增加报警确认、数据录入等工作，传统任务未减，工作量不降反增，致使基层点检员“不愿推”；其二是一线设备点检员人数逐年降低，较三年前减少约20%，在业务流程未同步优化的情况下，点检员人数更是捉襟见肘，加之一线人员年龄老化、思想僵化、数字化技能不足及部分员工缺乏进取心等，致使“不能推”；其三是一线员工不轻易相信报警（怕误报导致错误停机担责），也不敢忽略报警（怕漏报担责），缺乏容错机制，索性关闭报警，致使基层点检员“不敢推”。

2 深层障碍的系统性破局

2.1 针对业智矛盾实施联合攻关与工艺嵌入

一是厂家与现场联合攻关。要求厂家算法工程师驻场至少3个月跟班学习工艺，成立联合诊断小组，每周调优模型，厂家提供模型可解释性报告。

二是工艺知识嵌入模型。将工艺参数（钢种、轧制力、温度等）与振动数据关联，建立多维特征图谱，实现工况自适应阈值（空载/负载不同报警线），开发工艺变化的标注功能，避免轧机换辊、煤气放散、温差变化等现象引发误报。

三是智能体本地化训练。基于西昌钢钒历史工单、术语表进行微调，建立现场术语词典（如“打滑”“跑偏”）。

四是验收硬约束。在合同中予以明确，如：现场运行3个月后误报率≤5%、漏报率≤1%，厂家提供12个月免费调优。

2.2针对案例不足实施设备案例建库与双盲验证

一是逆向梳理与案例的结构化录入。回溯历年的非计划停机，按“设备-部件-故障模式-根因-频谱特征-维修措施”六个维度录入。缺失频谱的通过数字孪生逆向补全。

图2 设备故障案例的六维度录入法

二是仿真补充与正负样本平衡。对罕见故障用数字孪生生成合成样本，采集无故障运行数据作为负样本。

三是双盲验证。模型须通过历史回测+现场盲测（连续3个月），准确率≥90%、漏报率≤1%方可上线，每季度抽取10%报警人工复核。

四是正向激励。点检员每贡献一个有效案例给予绩效加分，按600元/个，设置“设备案例贡献奖”。

2.3 针对数据失真实施端边云协同与质量问责

一是对于端侧进行重新校准传感器，采用螺纹/磁吸固定，提高采样频率（振动2kHz→20kHz），增加冗余测点交叉验证。

二是对于边侧进行实时滤波，计算“数据可信度”指标（信号平稳性、幅值合理性），低于阈值自动标记。

三是对于云侧采用数据质量驾驶舱，每个测点按完整性、有效性、一致性自动评分，低于90%触发重新采集。数据质量纳入点检员绩效（权重≥15%），故意伪造数据一票否决。引入多源数据互校（振动与电流、温度互校）。

2.4针对基层员工负荷偏重实施减负、赋能、容错机制

一是完善减负与激励机制，解决“不愿推”的问题。首先同步修订四大标准，诊断智能预警覆盖的区域，日常点检频率从每日调整为每周，基于健康状态实现分级维修，优化备件库存等措施。其次取消非必要的手工报表，晨会60分钟降低至20分钟，合并低价值工单，低风险决策权下放。与此同时，在绩效考核初期不考核准确率（避免怕误报而不用），设立“减负增效奖”。

二是采取赋能与培训的办法，解决“不能推”的问题。首先针对50岁以上员工“一对一”实操培训，开发“极简模式”移动APP，一键确认报警。其次师徒结对（年轻IT+老点检员），派驻智维工程师解读复杂报警，另外，设立15分钟响应的智能运维热线。

三是建立容错与授权机制，解决“不敢推”的问题。首先制定《报警处置授权指南》，明确哪些报警必须停机、可观察、可忽略。其次员工按指南处置，即使判断失误免于追责，违反指南则追责；每月召开“误报/漏报案例分析会”，只分析原因不追责，重在改进模型和指南；根据健康度“注意”级别报警授权点检员自行处置；管理层公开表态鼓励使用系统，初期误报不批评。另外，每月统计点检员负荷，每季度“减负回头看”座谈会。

表1 基层员工“负荷偏重”的破局措施

3 实践成效

截至2025年底，西昌钢钒的智能运维体系覆盖的关键设备比重达到了85%，四大瓶颈障碍取得了实质性突破。

表2 关键指标变化

智能运维系统的成效已逐渐显现，仅2025年就采集典型案例分析有85条，预计2026年可达到300条，智维工程师培训上岗12人，数据有效率99.2%，四大标准全面修订已完成了65%,预计2026年全部完成，报警处置率从40%提升至96%。

对比2024年设备故障时间下降5.76%，设备故障次数下降了9.29%，因设备原因造成的产品质量损失减少6690万元，设备备件库存降低5754万元，设备修理费下降了5%，综合效益≥2.3亿元/年。

4 结论与启示

设备智能运维的推进工作不是一撮而就，需要从上到下，系统性地不断完善，不断攻坚克难。只有当一线员工从智能运维中感受到“帮了我而不是管了我”，智能运维才能真正落地，才能真正意义上实现智能诊断和智能决策的初衷。通过西昌钢钒有限公司的深入探索，找到了破解业智矛盾、案例不足、数据失真、员工负荷重等瓶颈的方法，该模式可行、可复制，为钢铁行业提供了实战参考。

参考文献

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