刘武胜 汤秀丽 潘俊萍

1 北京起重运输机械设计研究院有限公司 北京 100007 2 机械工业起重机械轻量化技术重点实验室 北京 100007 3 北京市自动化物流装备工程技术研究中心 北京 100007

0 引言

数字化是管理与技术的融合、使用较高的技术手段解决管理问题、应用信息技术赋能传统装备并不断进化的过程，包括产品数字化、管理数字化、服务数字化等方面，其中产品数字化是基础，需要技术数字化和业务数字化的双轮驱动。

产品数字化是一种面向产品在设计、制造、运维、监管等阶段的需求，从物理世界出发，通过利用新一代信息技术、数字技术、人工智能技术等开发利用数力和智力，逐步构建和完善数字世界，进而实现并提升体系化解决问题和满足需求能力的工程范式。产品数字化的目标是从全生命周期、体系等角度综合考虑与满足需求相关的全要素、全过程、全功能和全业务，科学组织和管理各种可支配资源，统筹产品全生命周期，实现所需的产品研制和系统建设，并在其全生命周期内有效管控产品性能，使其在运行使用时能够发挥预期性能，从而满足应用需求。

产品数字化本质内核是建立内外部广泛的在线连接，产生大量实时数据，利用云端的算法和算力使决策变得更实时、更智能，从而提升企业运营和管理效率，甚至产生全新的商业模式或管理模式。产品数字化是将新型数字技术与产品技术深度融合，实现产品研制模式变革（新方法）、产品智能升级（新能力）和价值体系重塑（新价值）的演进过程，用数字化技术帮助装备产品企业实现跨越式发展，实现业务从制造到制造+服务的转型，实现机械化换人、自动化减人、智能化无人。

1 起重装备数字化技术路线

作为特种设备之一的起重装备具有涉及生命安全和危险性较大2 个特殊属性。因此，区别于一般产品，特种设备的监管措施贯穿于其全生命周期和体系中，使其数字化的进程更趋复杂。起重装备数字化作为起重装备制造、使用、监管等相关企业数字化转型的基础，集技术创新、装备研发、制造与安装、运维及监管等产业化应用于一体，为相关企业提供统一的数据汇聚、交换、开发、计算等数据底座能力，提供统一的标准化数据资产管理和共享的SaaS 服务平台能力，可实现企业业务流程线上化、数据集约化，逐步构建全流程、全感知、全连接、全要素的企业数字孪生镜像，构建起重装备产业全场景、全品类、全智能、全过程、全处置的解决方案，促进起重装备行业中低端向中高端转型、数字化转型、低碳化转型、服务化转型。

起重装备数字化主要包括研发设计、生产制造、经营管理和检验监管4 个维度，其数据要素需在采集、存储、处理、分析和挖掘技术等方面满足特种设备应用。技术路线涉及产业维度的数据、算力、算法，贯穿于资源配置优化、生产方式变革、组织管理创新等全产业链，涉及业态模式维度的数字化管理、智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新业态新模式。核心任务是数据采集渠道的建设、搭建数据分析平台、搭建数据应用平台。目标是应用物联网、大数据、云计算、人工智能等新技术，构建大科研、大运维和大监督3 大支撑体系，构建基于研发、交付、验证、运维、检验、监管等全生命周期、全要素数据、全流程协同的数字孪生虚拟与现实协同集成技术平台，实现起重装备大规模定制→个性化服务→智能化制造→合作化生产→多元化产品的新型数字化生产方式。

2 起重装备数字化实施路径

数字化的基本技术路线是在决策过程中主要依赖于数据分析和解释，而不是依赖于直觉或个人经验，逐步实现业务数字化、数据价值化、数字平台化、智能生态化，最终实现数据资产化，使数据成为生产力。常见的机械装备数字化技术路线包括数字化研发设计、数字化交付、数字化验证、数字化制造管理、数字化运维、数字化健康评估体系等。起重装备作为特种设备还包括数字化检测和数字化监管，还应满足《中华人民共和国特种设备安全法》、《特种设备安全监察条例》、《特种设备目录》、TSG51—2023《起重机械安全技术规程》、TSG08—2017《特种设备使用管理规则》等的特殊要求。以上法规规定：

1）起重机械设计应符合《起重机械安全技术规程》及其附录A《起重机械设计专项要求》。

2）起重机械制造和改造单位应当依法取得相应的特种设备生产许可后，方可从事许可范围内的制造或者改造活动；改造单位必须为制造单位。

3）起重机械安装和修理单位应当取得相应的特种设备生产许可证，方可在许可的范围内从事起重机械的安装、修理等作业。

4）起重机械使用单位应按《特种设备使用管理规则》的规定，负责起重机械的安全与节能管理，承担起重机械使用安全与节能主体责任。其主要义务包括采购、使用取得许可生产且经检验合格的起重机械；应使用符合安全技术规范要求的特种设备；在起重机械使用前或投入使用后30 天内，向特种设备安全监察部门办理使用登记，领取《特种设备使用登记证》。

5）起重机械的检验分为型式试验、监督检验和定期(首次)检验3 种类型；

①型式试验 是指在制造单位完成产品全面试验验证合格的基础上，由型式试验机构对产品是否符合安全技术规范等要求而进行的审查、检查、试验，该试验是对产品设计和安全性能的验证与确认。实施起重机械制造许可的起重机械产品，其型式试验应当在起重机械制造单位取得相应的制造许可证后、产品投入使用前进行；同时，制造单位首次生产的、或是境外制造在境内首次投入使用的、或是产品型号或规格(主参数)超出原型式试验覆盖范围的、或是其他影响产品安全性能且国家特种设备安全监督管理部门提出要求的应进行型式试验。同一品种同一型号的产品，其主参数由高向低覆盖。

②监督检验 是指起重机械在安装、改造、重大修理过程中，实施作业的单位进行自行检验和试验，并且合格，检验机构对这些单位的自行检验和试验过程及结果进行监督确认的过程。起重机械实施安装、改造、重大修理后，应当实施监督检验。

③定期检验 是指使用单位对在用起重机械进行自行检查合格的基础上检验机构按期对起重机械进行的检验。定期检验中的首次检验是指对不实施安装监督检验的起重机械，在安装单位或使用单位自行检查合格的基础上，在其投入使用前进行的第1 次检验。在用起重机械定期检验周期根据起重机械种类非为1 年或2 年。

6）《特种设备安全监察条例》规定：起重机械的作业人员及其相关管理人员（以下简称特种设备作业人员），应按国家有关规定经特种设备安全监督管理部门考核合格，取得国家统一格式的特种作业人员证书，方可从事相应的作业或管理工作。

起重装备数字化技术路线实现路径就是完整、准确、全面贯彻特种设备创新发展与安全监管理念，用数字化技术跨时空、高效率、高技术性的创新特质，加持传统装备、赋能传统产业，提升数据信息生成、传递和获取能力，强化数据信息数量、深度和广度，提升数据信息交互能力和数据信息共享能力，为起重装备带来新领域、新赛道、新动能和新优势，全面落实数据主导地位和企业创新主体地位。

2.1 数字化研发设计系统

传统的研发设计存在研发团队应对市场需求响应慢、团队内部沟通低效、产品版本管理失效风险高、市场对企业正向研发能力要求提高、产品设计同生产条件不匹配、复杂工业产品产业链管理协同困难、产品知识封装、追溯和复用能力弱、定制化产品研发设计成本高昂等问题。研发设计数字化可以通过实现产品研发设计手段与研发设计过程的数字化和智能化缩短产品开发周期，促进产品的数字化，提高企业的产品创新能力。研发设计数字化的核心之一是将原来依赖实物试验的研制设计流程转变为在数字空间中完成全部设计、试验和运维的流程，实现设计即正确，从而直接进行生产，大大缩短研发周期，甚至可以将飞机等复杂装备的研发周期缩短到原来的1/5；其二是利用新一代信息技术加强产品创新，开发支持与用户交互的智能产品，提升支持服务体验升级的产品创新能力；其三是利用新一代信息技术强化产品研发过程创新，开展面向产品全生命周期的数字化设计与仿真优化等，提升并行、协同、自优化研发设计等能力。

研发设计数字化通过云计算、大数据、人工智能等技术可提高产品开发效率，降低研发设计成本，建立统一的研发设计过程管理平台，规范研发设计流程，提高项目管理效率；利用流程优化产品开发交付流程，加速上线时间；应用质量管理体系提高产品质量和稳定性。通过提升效率实现生产力的差异化，通过数字化能力建设实现创新力的差异化，通过思维模式转变实现战略的差异化，通过数字化工具赋能实现客户服务的差异化。然而，研发设计的终极价值并不是为了创造新产品，而是为了知识的进化，产品只是研发设计知识进化的载体。研发设计过程是基于旧知识创造新知识的过程，是人类所从事活动中知识密度最高的过程。智慧研发设计的本质就是将研发设计过程的海量知识经过增值加工形成大量的智能知识插件，并嵌回到研发设计过程中。信息化和数字化迭代递归形成知识，知识经过增值加工后，终将在产品数字化进程中发挥效益。

研发设计数字化以产品全品类数据和模型为基础，加速产品领域内和跨领域循环验证，提供实物产品与数字产品的交付能力，支撑工程研制和科研生产一体化管控，保证产品方案、产品设计和产品制造的一次成功以及数据驱动的研发设计精细化管控，也是支撑数字化交付、数字化验证等数字化新形态的基础。

2.2 数字化交付系统

数字化交付是应用信息技术将装备设计、制造及竣工后等各类信息进行数字量化并建立模型，转变为信息系统软件工具可识别、可存储、可计算的数字化方式交付给相关方，交付物包括三维模型、数据、文档等，具体表现为图纸、模型、数据表、计算书、随机资料等设计、制造、使用、维修过程中常用的静态数据及动态修改过程。三维模型包括实体模型和仿真模型，是物理装备的虚拟可视化表达，并与交付的数据相关联，与交付的文档相对应，与交付的实物装备相映射。核心是模型与数据、文档之间及交付物与实物装备之间的完整性、准确性、一致性。特征是三维可视化、交付物与实体装备完全一致及通过各方一致的数字化交付平台完成交付过程。交付物是基于数据、文档、三维模型及其与实物装备一致的数字孪生装备，具有数字原生属性，既包括装备设计、制造、检验等静态信息，也包括装备运行、运维、改进等动态信息，可提高设计效率和设计质量，奠定数字装备、数字运维直至数字化工厂、工程的基础。

2.3 数字化验证系统

现有的研发设计模式只能依据经验和有限的仿真，不足以保证产品设计的正确性、安全性和完整性，只能通过概念验证、样机验证、中试以及小批量生产等方式加以验证。数字化验证是利用数字化模型复现实体装备发生的某些本质过程，通过对模型的实验研究、分析、改进实际存在或尚处于设计阶段的装备的活动。在装备可用前，通过虚实融合、虚实映射，进行配置参数验证，持续改进产品的性能，提高产品运行的安全性、可靠性、稳定性，提升产品运行的健康度，从而提升产品在市场上的竞争力；亦可通过建立企业实体业务的多维模型，实现对业务数据的实时分析，并基于业务动因实时预测业务结果，预警风险并及时调整，实现数据采集、建模仿真、分析预警、决策支持的实时一体化，全面提升企业智能化设计、制造、服务水平，缩短产品研制周期，提高生产效率，降低运营成本和产品不良品率。通过建立与物理产品实时互动的数字孪生体，随时设计、随时验证和逐步细化，利用数字孪生体持续进化的生命体特征持续提升物理产品的智能化特征，实现数字世界多次迭代，物理世界一次成功。

在数字化研制模式下，以数据和模型为基础，覆盖与产品研制紧密相关的基于数字模型的系统设计、基于数字镜像的产品设计、基于数字孪生的产品样机，预见设计质量和制造过程，推进设计与制造高效协同，确保设计和制造准确执行。

2.4 数字化管理系统

起重装备交付体现为单件产品供货或系统集成总包，因而在管理上体现为制造过程或装备工程管理，前者出厂即可，后者则包含运输、安装、调试、验收、取证甚至是运维全过程。二者涉及产品的广度和深度迥异，数字化模式和数字要素差异更大。

现有的管理机制多为经验决策，即企业在面对问题和挑战时，主要依靠管理者的经验、直觉和个人喜好来进行决策。这种决策方式在很多情况下可能有效，但由于缺乏科学依据和客观标准，容易受到主观因素的影响，导致决策失误。数字化管理则依据数据决策，即企业在进行决策时，主要依赖于大量的数据分析和挖掘，以便找出最佳的解决方案。这种决策方式具有较强的客观性和科学性，能够帮助企业更准确地评估各种风险和机会，从而做出更明智的决策。

产品生产过程数字化是通过实现生产过程控制的数字化、自动化和智能化，提高企业生产过程自动化水平。系统工程管理数字化是实现企业内部及外部管理（安装、监理、监管等）的数字化、定量化和最优化，提高企业管理效益和水平。后者包含前者，二者均包含生产制造装备数字化，即通过实现制造装备的数字化、自动化和精密化，提高产品的精度和加工装配的效率。

数字化管理包含计划决策、调度优化、自主控制等环节，是通过数字化技术，实现业务过程的实时监测、全局优化和快速调整，同时通过数据分析和人工智能等技术，能够更好地预测和应对市场变化和客户需求，提高生产效率和降低成本。建立完善的数据管理体系，提高数据分析能力，引入先进的数据分析工具和技术，培养数据驱动的文化，促进从经验决策转向数据决策，提高决策质量、提升管理效率、促进创新和发展、增强竞争力。

2.5 数字化运维系统

在役起重装备基本上是定期维修和故障抢修模式，主要以人的视觉、听觉、嗅觉、肢体等感官进行主观判断和决策。数字化运维系统将在起重装备的本质安全基础上加装智能传感、视觉识别等新技术手段，对在役设备进行异常检测、异常定位、异常自愈、根因分析和异常预测，代替人的体力和脑力劳动，实现人、机、物的交互融合，通过数据采集、传递、分析、反馈、决策、执行等过程实现自动感知、自主分析、自我决策、自动执行，使定期检修、故障抢修、预防性定期更换逐步实现基于状态的预知性维修、预防性更换。

数字化运维系统采用云、边、端技术架构，应用多场景智维物联采集技术、海量高频数据边缘处理技术、低时延加密数据传输技术、区块链存储技术、多源多维异构数据融合应用技术、机理与数据驱动相结合的设备故障诊断技术、多维度数据协同的设备综合决策技术等数字化技术提供基于知识、机理模型、数据驱动、多元统计等过程监测方法，构建具备安全状态监测、健康评价、远程诊断与预警，面向状态变化趋势决策的智能运维专家系统。

数字化运维方式摆脱地域、时间、经验等因素的限制，以期达到同样的事要求都一样、任何人作结果都一样、任何时间作结果都一样、任何地方作结果都一样的效果，实现规模化快速复制和高效运维，构建面向服务一致性的设备智能运维标准体系，以超越客户期望、追求客户感动的服务理念，推动企业从被动响应到主动服务、预测性服务的服务能力升级，扩展服务对象、延伸服务价值、变革服务模式.

2.6 数字化健康评估系统

数字化健康评估系统以云平台+数据资源+评价预警+工业应用的智能运维模式实现质量追踪、备件规划、剩余寿命评估。装备健康管理评估服务融合智能检测、诊断、预测技术和物联网的大数据应用，根据产品动态运行参数、设备疲劳度、历史故障、历史工况数据等大数据对产品的健康状态进行评估，以全面状态监测、精准故障诊断与预测、深度大数据管理与分析挖掘等为核心，采取动态感知+实时监控+指标预警模式建立内部互联、内外互联、虚实互联，实现信息感知、智能监测与智慧决策，提供一整套装备健康管理解决方案与个性化定制服务。装备健康评估系统主要功能包括实现对监测产品集群的整体健康监测、质量跟踪、趋势分析；单台产品的状态监测、故障诊断、寿命预测以及用户使用分析；从时间、设计、试验、供应商、制造、使用和维护等维度进行质量分析，得到产品质量的当前状态、历史过程、问题归属和风险预测的结果，增强起重装备的感知、监测、预警、处置和评估能力，加速设备安全从静态分析向动态感知、事后应急向事前预防、单点防控向全局联防的转变，提升起重装备本质安全水平，实现由感官判断、经验决策到数据判断、知识决策的演变，支持设备健康状态的精准把握、运维过程的高效运营和知识传承，推动起重装备迈入可感知、可定量、可计算、可调控和可预测的智慧管理、监测、运维、评估阶段。

装备健康评估技术的关键是集成千千万万个数理化先贤、领域专家、行业翘楚和专业人士的知识和装备自身产生的数据要素，支持专家经验的简洁实现，使专家知识与装备数据双轮快速驱动，专家经验与大数据快速融合迭代；在人机交互过程中，不断发生知识的交叉与融合、解构和重构，既发生物理反应，也发生化学反应，在原有存量知识的基础上生成增量知识，持续丰富、补充评估系统的知识体系。

2.7 数字化检验检测系统

特种设备特有的起重装备检验检测管理系统可提供客户报检、报检受理、检验方案、检验记录、意见通知书、报告审核、报告计费、客户缴费、报告领取等核心业务功能，还可提供任务登记、检验仪器管理、电子报告、查询统计等支撑功能，以满足检验机构的业务和发展需求。在系统框架上，检验管理系统包括面向客户的服务平台、面向检验机构的业务平台以及面向其他信息化系统进行数据交互的数据平台等。

客户服务平台主要面向客户，提供在线报检、意见通知书查看、在线缴费、电子报告等功能，可大幅提升客户的服务体验和便利化水平。检验业务平台主要面向检验机构内部人员，具有项目管理、人员管理、设备管理、检测记录实时录入、报告自动生成和批量修改、远程审核和签章、数字化存档、记录溯源、电子签章和报告真伪验证等功能，能实现从报检受理、任务分配、检验方案、电子记录到报告审核的全部业务流程和电子化的流转，以信息化手段提高检验过程的质量和效率，实现检验检测的数字化、精细化管理。其中，检验人员可在现场直接以信息化方式进行现场检验记录，检验报告将根据记录内容自动生成，检验人员仅需进行1 次编辑工作即可完成从记录到报告的全部流程，避免因纸质记录抄写导致的错误。同时，检验人员可上传现场照片、视频等多媒体文件，作为现场记录的参考和佐证。

便捷、高效、智能的检验检测管理系统可有效提升客户体验和服务质量，减轻检验人员工作量，提高检验质量和效率，提升检验机构的竞争力。

2.8 数字化监管系统

通过感知数据的统一集中管理、海量信息的智能化处理，构建一个面向特种设备的监管服务平台，实现特种设备运行要素实时监控、风险隐患智能分析、运营安全智慧管理、应急协同指挥、培训教育考核一体化的互联网+大数据管理创新模式，将监督部门的防、管、控3 大业务功能于一体，为设备安全和政府部门监督管理提供高效实时的智能应用和服务。根据相应的法律法规、标准规范，对设备全生命周期的致险因素（如人的因素、设备设施（含货物）因素、环境因素、管理因素等）加以辨识和管控，构建特种设备智慧监管系统，集数据采集、风险预警、应急管理等功能于一体，形成以数据归集与智能分析为核心的特种设备监察体系。实现动态信息随时调取、执法过程便捷可溯、应急处置快捷可视、事故规律科学可循，全面提升监管信息化效能，有效防范和遏制重大风险的发生。

采取数字身份一码串联架构，建立单位库、设备库、人员库之间的业务关系，生成制造单位、新增设备、操作人员在数据库中的唯一代码，一品一码、一码贯通。以数字化赋码为主线，实现起重装备生产、安装、使用、管理、维保、检验、监管和社会监督等信息的接入统一平台，满足制造企业从生产、经营、使用全生命周期相关信息可追溯的需求，提升企业数字化管理水平。对于安装人员、管理人员、检验人员、监察人员和社会公众等不同主体，分别赋予不同的查询、操作权限，通过一码实现查询设备信息、办理设备告知、开展设备管理、日常设备巡查、作业信息记录、设备检验、故障上报等功能。用物防、技防、人防并重的数字化监管模式，实现特种设备全国统一的信息公示查询和全生命周期可追溯管理，变事后为事前，变被动为主动，变人防为技防，打造立体监测、智能感知、精准识别、快速响应的装备交付与服务体系，促进装备制造与检验检测业务互联互通，推动在线检测、风险预警、事故精准追溯、快速评估与高效应急处置等技术应用，构建智慧监管和追溯体系平台，可以实现一码全程覆盖、一图全面感知、一网数据融合、一键全局可知、一心决策智能等，建成现场看得见、网上查得实、数据监得到、要素管得住、决策有支撑的高质量发展数字化管控平台。监管模式从经验管理到信息管理、从事后追责到事前预防，实现全场景覆盖、全领域共享、全时空可用、全过程可控、全周期可溯，构建监管动态化、智能化、可视化的实时动态管理体系。

3 结语

产业数字化是数字经济发展的重要特征，而装备数字化则是产业数字化的基础。装备数字化的特点是以数字科技变革传统装备，以数据资源为关键要素，以数字内容重构产品结构，以信息网络为市场配置纽带，以服务平台为产业生态载体，以数字治理为发展机制条件。

本文聚焦于数字化转型的时代背景，将数字技术加持、数据要素治理视为起重装备数字价值创造的重要方式，利用诸如云计算、大数据、工业互联网、人工智能、预测性维护等新一代工业和信息技术及以人为本思想，将员工从重复、繁重、有害的工作中解放出来，构建基于设计、交付、验证、运维、评估、监管全生命周期和全要素数据的起重装备数字化技术路线，实现数字化研发、数字化生产、数字化管理、数字化服务等，减少试制次数，降低废品率，减少物资浪费，降低碳排放等，实现低碳、绿色、人与环境友好的研发、生产与服务。

起重装备数字化的实现路径以价值创造为目的，以提升效率和效益为导向，激发数据要素创新驱动潜能，用数字技术驱动业务变革，统筹运用数字化思维、数字化认知、数字化技术，实现体制机制创新、组织架构优化，对开展业务的方式流程和手段工具进行全方位、系统性重塑，运用数字化思维和手段对各项工作进行赋能，助力起重装备向高端化、数字化、低碳化、服务化转型。构建全生命周期、全产品种类、全服务场景、全业务过程、全智能监管、全处置解决的整体方案，实现产品研制中的知识复用，技术创新中知识推动，人才培养中知识共享，为起重装备产业各项业务提供数据全面、数量准确、数值可信的决策信息，打造全在线、全链接、全协同的数字化环境，推进产业数字化、数字产业化、运营平台化，增强企业竞争力、创新力、控制力、影响力、抗风险能力，促进起重装备产业数字化转型。

从装备企业角度，数字化应用或数字化转型就是在不同阶段、不同业务，用不同的工具解决发展中的问题，即技术驱动+业务驱动。当数字化应用进入企业生产的每一个环节，不仅成为解决眼前局部问题的工具，还将成为智慧系统革命性的升级，也是对战略思想、管理理念、管理运营规划、研发创新、决策执行等解决方案的凝练和有机结合，使装备企业享受效率提升带来的绝对优势、创新能力增强带来的颠覆性能力和模式创新带来的结构性变化，为其进步提供巨大的空间，将在高水平上重塑企业，必将成为起重装备企业又一次跨越式发展的机会。而本文所属各数字化系统或平台的构建还需具备一定的行业垄断能力和人才培养，才能充分利用整个行业的数据资源和知识积累，推进数据、信息、知识向智慧转化，发挥数据要素价值，持续赋能优化产业，使之不断迭代升级。