譚瀟驍
在生產中經常會出現這樣一個誤區：設備只是保障部門，只要設備還能運轉，就不會停產，這導致設備維護改善的時間和資金投入不足，設備部門也陷入四處救火、窮于應付的被動惡性循環。在設備故障出現初期征兆的時候進行維護，遠比造成停機后再維修造成的損失和投入成本要小得多。
目前采用人工巡檢及定期維修的方式，以預防和減少設備故障的發生。
其中人工現場巡檢，存在以下缺陷：
1、采用紙質單據記錄巡檢，效率低下，錯誤漏檢在所難免；
2、紙質數據共享不便，統計匯總耗時耗力，無法滿足隨時查看的需求；
3、現場巡檢往往建立在日常經驗基礎上，缺乏科學定量的指標和對設備故障的預知性；
4、巡檢工作完全依賴工人的自覺性和責任感，無法避免“假巡檢”；
5、對設備的健康狀態沒有精確的掌控，容易造成漏檢或過度維修。
而定期設備維修，也存有以下不足之處：
1、維修通常要等到停車檢修才可進行；
2、由于缺少提前預警，一旦出現故障，對設備損傷較大；
3、維修成本高昂，需大量維修人力；
4、需長時間存放大量備品備件。
針對以上不足之處，電化廠設備科提出引入重點設備智能在線監控管理系統，通過監控設備關鍵部件的運行狀態，基于數據采集系統、大數據的積累、云平臺計算分析，實現對設備提前預警，減少設備異常停機，在線提供故障解決方案和技術指導。
例如2022年在電化廠氯堿車間的氯氫工段，巡檢人員通過智能監測設備PeakVue的振動分析，發現氫壓泵的泵自由端軸承存在外圈中期磨損，并伴有軸承潤滑不良。因為及時發現設備存在的隱患，避免了非計劃停機造成的更大損失。
我們通過新技術、新工具，分析積累的基礎數據，評估出設備的亞健康狀態，提前維護，大大減少設備維護成本。例如在氯堿車間使用的帶有振動傳感器的智能點檢儀，就像給醫生配了“智能聽診器”一樣，通過數秒的監測振動，結合內置的頻譜分析模型，就可以準確、快速的判斷出設備健康狀態、故障征兆原因，對故障診斷起到重要輔助作用。這樣，設備管理人員的職責從原來的壞了再修，轉向如何保障設備健康運行的專業維保維護工作，進入良性循環。
來源：乳源東陽光精益學院
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