黄宏杰

摘 要：随着科学技术的日益发展，基于信息化平台的数据分析技术正在被越来越多地应用于生产领域的各个方面，运用现代监测技术、通信技术、计算机技术，通过数理统计方法挖掘数据潜在价值，将基于数据分析技术基础上总结提炼的科学结论应用于生产，进一步提升设备过程控制能力，是一种动态的设备管理创新模式。

关键词：信息化平台；数据分析技术；设备管理

中图分类号： F273.4 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）11-139-2

1 设备管理和数据分析概念分析

设备管理是以设备作为研究对象，应用一系列理论和方法，通过一系列技术手段，实现设备的科学型管理，包括如何实现设备的合理和正确使用、设备的维护保养、设备的创新改进等内容。

数据分析是指采用统计分析的方法对获取的数据进行分析，对数据加以详细研究和概括总结，提取有用信息和形成结论的过程。

2 基于信息化平台设备数据分析的必要性

近些年来，企业在引进先进设备和生产线的同时，也汲取了国内外成熟的设备管理模式，逐步形成了一套较完善和制度化的设备检修管理方法。从以预防维修为主，转变为以“机会检修”和“预知维修”为主导，通过深入开展设备精密点检，让“预知维修”成为检修项目的“来源”，指导检修项目科学、严谨的制定，从而保持设备良好的状态与能力满足生产需要。但是“预知维修”是基于对设备精密点检数据进行分析后的结果，缺少有效的数据分析，就不可避免地造成局部过修和失修现象，影响了设备管理效能。主要表现为：

①随着计算机应用的普及，很多无纸化办公逐步替代了纸质记录，但是仍不能避免设备管理沿用传统方法，依赖手工作业记录大量的纸质数据信息资料，当需要对设备的点、巡检记录和维护记录等各种资料进行历史数据查找时，十分不容易。设备管理记录信息化的转化，是进行高效设备管理的基础。

②纵观多年来企业信息化的发展过程，注重IT系统的建设和信息化办公推进，但是利用信息平台对数据进行整合却重视不足，数据信息分散在各不同开发系统内，数据内容定义的表述不一致，对系统数据内容的准确性和完备性关注度也不高。设备管理数据的碎片化，形成了许多“信息孤岛”，阻碍了对数据信息的进一步分析利用，导致企业内的信息共享十分困难。

③长期积累的设备状态数据和判断经验，没有形成累积效应，数据信息没有被有效地挖掘利用，未能指导设备维护技术标准的动态优化，从而在设备管理中表现出，设备点检的适用性不强，设备检修项目的制定更多地依靠个人的经验判断，非利用数据进行综合分析的结果，未能对设备变化趋势做充分深入研究分析。

④利用有效、便捷的检测工具（测震仪、测温仪、容知综合点检仪等）深入地开展精密点检，为专业工程师与点检员共同关注设备劣化趋势提供了技术手段。对设备状态做判断往往需要用到不止一个的数据特征值，获取到数据特征值的单点数据，也不能反映出设备状态变化，需要运用综合的数据分析方法，才能得出准确的判断。由于没有方便、直观的数据分析方法应用，导致设备数据信息分析缺少系统整体性和历史延续性。

3 信息化平台的数据分析技术应用

数据是设备及系统运行状态的抽象表现形式，可以深刻地反映出设备及系统运行的变化趋势及好坏，通过因子分析、时间序列分析等数理统计方法，对监测数据进行分析并且挖掘数据潜在价值是实现由监测数据转变为生产力的关键。

3.1 基于因子分析法的设备因子影响识别

因子分析法是一种常用的多变量分析技术，采集相对较少的几个因子数据信息，来反映原来许多相互关联的变量之间的依赖关系。通过对生产线设备状态各项设备状态因子打分，统计得出每日生产线设备状态总分。根据设备监测的不同主体及对设备状态的不同要求，运用多维尺度分析的主要思路，对生产线设备运行不同维度得分进行分析。

3.1.1 根据设备状态要求的不同

生产线设备状态总分 = 功能设备得分+精度设备得分

3.1.2 根据设备监测主体的不同

生产线设备状态总分 = 点检打分项得分+工艺打分项得分+操作打分项得分

采用因子分析法通过观测不同设备因子的得分进行分析，可以方便地找出影响生产线设备状态总分的主要因素是哪些，以及它们的影响力。

3.2 基于指数平滑法的发展趋势预测

指数平滑法是通过计算指数平滑值利用时间序列态势所具有的稳定性或规则性，来对未来的发展趋势进行预测。根据生产线设备总体运行得分趋势 图1所示，掌握全线设备运行态势变化。

观察设备运行趋势曲线的平滑性，在总结历史趋势运行规律的基础上，完善各项设备状态因子权重分布，研究分析设备总体运行趋势曲线和生产稳定运行之间的关联度，预测发展趋势，提前做出更加合理、科学的决定，通过控制趋势曲线的平稳，把握生产计划组产和设备检修节奏。

3.3 基于时间序列分析法的设备性能观察

时间序列分析是研究观察目标与时间过程之间的演变关系，通过时序化的一组数字曲线，预测未来事物的发展动态。利用趋势的惯性原则，可以研究变化发展的延续性；观察趋势的类似性原则，可以推导类似变化发展的周期性；通过趋势的概率性原则，可以预测随机性变化的发生几率。在图2所示，开卷机输出轴操作侧的温度数据中，不难发现设备温度随着季节温度发生周期性变化，设备的温度数据与室温成正相关。

图2 开卷机输出轴操作侧的温度数据

通过时间序列分析法，对历史设备温度数据进行研究分析，找出室温对设备温度变化影响的幅度，从而在未来对设备性能观察中，通过温度变化的异常，提前发现设备故障。

3.4 基于综合评价分析法的设备指标量化

生产线设备总体状态得分构成是多种因素综合作用的结果，而各个因素的变动方向和变动程度对总分构成的影响不一，单一因素分值，难以恰当地评价生产线总体运行状态，因此，需要运用综合评价分析的方法，对各设备指标进行量化，包括以下四个步骤：

①构建生产线设备总体状态得分综合评价体系，这是综合评分系统的基础。对生产线设备总体状态得分的构成，要注意系统指标选择的全面性和代表性。

②对影响生产线稳定运行的各项设备状态指标要进行评分量化处理，细分到不同状态下设备扣分的分值。

③科学地评价生产线设备总体状态得分，需要根据各项指标所处的地位和对总体影响程度不同，确定不同指标的权数，优化指标分值的占比。

④对设备指标各项得分进行汇总，计算生产线设备当日总分，并据此作出总体评价。

通过查看生产线每日具体设备得分情况，可以深入剖析设备总体运行影响制约因素，进而有针对性的采取措施。

上述通过因子分析法、指数平滑法、时间序列分析法、综合评价分析法等数理统计方法对数据分析，只是应用了最基本、比较简单的数据处理，如果再进行深层次的数据挖掘分析，还需要运用到更多统计分析工具，在此不再赘述。

4 结束语

信息化技术的发展及数据分析技术的深入应用为设备管理方式的变革提供了科技力量，技术人员可以利用信息化平台跟踪掌握设备运行的真实状况，通过数据分析技术挖掘监测数据的潜在价值，将基于数据分析技术基础上总结提炼的科学结论应用于生产，从而进一步提升设备过程控制能力。