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2023.08.23河北
摘要：城市轨道交通企业具有设备种类多、专业性强、安全性高等特点，且传统意义上的维修维护存在高投入、低产出、信息传递不及时等痛点。为解决企业管理过程中设备维修维护的成本管控和效率低下等问题，本文通过对运营生产设备进行研究与分析，从设备状态实时检测、设备状态在线评估以及设备维修履历等多维度，结合两化融合与数字孪生技术，对设备的可靠性进行综合判断。实践证明，基于数字孪生技术的设备智能维修系统（CIMS），与生产系统、物资及资产系统的数据共享及联动，实现了设备维修全生命周期的智能化和可视化，为设备检修规程的科学化制定和地铁运营高质量保障提供了决策依据，同时也为企业经营的精细化管理和成本化管控提供了重要支撑。
关键词：数字孪生，智能运维，设备可靠度，数智化，设备状态检测（EHS），设备状态评估（EHV）
2015年郑州地铁集团有限公司围绕信息平台一体化建设，以企业资产管理（EnterpriseAssetManagement，EAM）为基础，搭建了维修维护平台，实现了维修工单的基本管理，但随着开通线路的增多及网络化运营，设备数量急剧增加，公司在降低设备维修人工及物料成本、提升设备可靠度方面的需求日渐迫切，同时运营对设备维修精细化程度要求越来越高，原基于ORACLEEAM的维修管理无法满足差异化、复合型设备维修生产需求，比如，非资产维修对象，部件修等，尤其是在智慧交通规划建设的大背景下，郑州地铁根据《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》在2020年发布了《郑州地铁集团有限公司智慧地铁“十四五”规划及行动计划》，其中明确了在打好设备智能维修管理系统的基础上，强化智能化检查设备和数字化决策支持模型算法建设，逐渐实现轨道交通的智能运维。郑州地铁就如何将设备健康状态的智能分析与设备维修过程管理、备品备件管理、应急抢修管理、轨行区作业管理以及固定资产管理相结合，搭建更加完善的设备智能化维修平台，启动了设备智能维修系统（CIMS）的建设。
本文着重从建设目标、需求分析、设计、实施部署等多个维度，来展示设备智能维修系统，带给轨道公司运营的便捷、高效、节约。
设备智能维修系统以原EAM维修维护功能模块为基础，以点带面，拓宽设备智能维修辐射半径，通过数字孪生技术整合地铁各专业设备智能分析平台，动态展示设备各项指标和履历信息，建立统一的维修标准化，消除生产网到企管网的信息孤岛，并提高设备可靠度。同时打通与轨行区施工管理、智能仓储、维修定额、工班考勤管理等各设备维修的各环节业务，实现以工作单为载体的全流程标准化、智能化决策体系，从而达到地铁运营的降本增效。
2.1智能维修标准化管理体系
从设备在线状态采集、分析到维修管理、资产管理、备件管理、仓储管理、轨行区施工管理、运营安全管理等全维度统筹规划，建立统一的设备维修树及位置树标准、设备台账管理标准，设备故障树标准，周转件、工器具、维修定额等标准[1]。同时根据维修类型的不同，包括自主修、委外修、混合修，以及多种业务模式（计划修、故障修、状态修）进行梳理，实现维修模式的重构，管控各项维修进程和关键指标，进而实现维修业务的全覆盖和差异化管理。
2.2计划管理可追踪
系统需实现计划到维修任务的流程化管理，实现“有修必有源”，计划发放有据可依，发放流程有效追踪，实现自动维修计划和维修定额高度集成[2]。在实践中首先要结合设备智状态检测、健康状态分析，调整设备预防性维修策略，同时将维修结果反馈至设备健康分析平台，优化分析算法。
2.3故障闭环管理
设备智能维修需要建立全面的故障知识体系，通过结构化的故障树结构，充分结合设备在线状态检测实时获取设备故障和预警信息，从而实现故障信息的快速录入、自动提报和维修的快速响应，实现故障的闭环管理，同时，集成智能仓储系统自动推荐备品备件的库存信息，提高故障修复效率。
2.4维修智能化管控
与运营生产网各专业设备状态检测（EHS），设备状态评估（EHV）进行集成，在物联网、大数据分析等技术基础上，实现从设备感知、数据采集、状态检测到健康评估、故障诊断，再到维修维护、故障知识库指导、工单执行，最后维修质量检测、故障分析总结、维修策略调整等全维修链的闭环管理[3]。
3.1系统总体架构
设备智能维修系统包括智能分析平台和智能管理平台两大部分，智能分析平台通过生产网在线状态检测，通过安全设备统一将数据传至分析平台，数据分析平台结合风险模型、健康评估以及故障诊断，将结果传至设备智能管理平台，进行设备健康数据的统一展示、设备故障工单的执行、以及维修策略的调整，同时智能管理平台将工单执行结果以及人工巡检类数据回传给分析平台进行算法的完善。
3.2设备/资产的数字孪生
数字孪生是物理资产或设备的数字化表达，在应用平台上，数字孪生是设备/资产的虚拟表示。它以数字方式表示设备/资产的数据、流程、运行状态和生命周期[4]。
数字孪生的表达层根据郑州地铁运营分公司的设备维修位置树标准进行分级展示：
3.2.1数字孪生的应用深度
3.2.2全局可视化平台
可视化不一定是3D图像化表达，也包括数据重新整理后的可视化信息表达。
全局可视化工作台是一个纯前端化平台。其目标是一站式完成设备/资产管理人员、工程维修人员的监控、管理需求。
全局可视化平台的技术结构可以拆分为多个模块：
各模块说明如下：
3.2.3设备/资产数字孪生实现
3.3设备计划性检修智能管控
根据设备检修规程、维修手册及设备检修经验，将检修任务、所需物料、工器具、安全防范措施等内容标准化，提升设备检修计划实施效率及设备检修精细化水平。基于设备计划性检修作业标准，系统按照预定义的检修周期生成规则自动生成计划修工单，并以日历方式呈现。具体如下流程：
3.4设备故障管理智能管控
一方面系统结合在线检测状态预警，通过智能运维平台推送故障信息，自动生成工单，另一方面人工移动端扫码，或基于设备“设备位置+维修设备树”选择维修对象提报。系统结合故障现象，智能匹配作业工班、维修策略、工器具和备品备件。
设备故障报修智能管控流程如下：
维修工班收到故障工单之后，根据责任区域划分以及当班考勤情况，自动派发之维修人员，维修人员结合故障知识库，提报智能仓储系统领取备品备件，结合故障指引维修设备，需要施工作业令的，自动推送施工系统进行作业计划审批，维修结束之后系统自动记录物料消耗情况、工时。
3.5设备维修定额智能管控
以生产设备检修规程为依据建设设备维修定额标准体系，具体分为计划修耗材、高频备件、偶发备件、动因&周期性更换备件等，系统将定额与实际消耗进行对比分析，提高定额的准确度，同时为物资采购计划和预算编制提供数据支撑。
3.6智能运维分析平台
设备智能维修管理系统以变配电智能运维需求为试点，实现了变配电智能分析模块主要包括设备在线监测系统、智能视频系统等实现供电设备状态监测、变电所运行环境监视、附属设备监控等功能，达到无自人值守、主巡视的目标；同时能够将数据收集、汇总到分析中心，实现智能运维的全景数据，通过数据智能分析实现设备状态智能诊断。
变配电智能运维分析模块划分为三个层面：应用层、平台层和感知层，层级架构如下图所示：
感知层
感知层主要完成对设备和环境数据的采集任务。感知层功能由在线监测系统、环境感知系统、视频巡视系统实现，采集数据通过站级运维系统、通信系统统一上传至控制中心云平台，并在中央级实现与综合监控数据的互联互通。
平台层
平台层应由基础支撑、共用支撑和应用支撑组成。基础支撑平台面向感知层，实现数据的计算、存储、通信、安全等基础服务。共用支撑平台实现数据传输、过滤、数据格式转换，屏蔽底层数据系统的差异性，减少程序设计的复杂性。应用支撑平台面向应用层，提供态势感知、异常告警、故障诊断等数据处理分析服务。
应用层
应用层应包括对感知层上传的数据进行数据分析、存储和展示。对数据信息的存储、查询，以及根据数据信息做出超限报警、远程控制指令的下达等，完成对电气设备的运行状态和工作参数的实时监测和远程控制，实现设备的全生命周期管理。
应用层包含设备全息感知系统、智能诊断系统、全生命周期管理系统、业务流程管控系统，系统网络架构图如下：
其中感知层部署在生产网域，通过网络安全设备接入（单向传输）企管网平台层和应用层，同时将分析数据与设备智能管理系统（CISM）集成，用户可通过企管网办公终端和手持移动APP对系统数据进行管理查询，各站变配电工班可对全线各站变电所进行设备状态查询。同时实现与智能运维管理系统的故障提报，工单执行，专家指导等互联互通。
4.1通过应用数字孪生，实现了设备信息的全生命周期视觉化管理
用户通过数字孪生全局可视化平台，查看设备及各系统的运行情况，便于智能分析平台对设备进行准确的预测和健康分析，同时将生产计划、资产价值、施工管理、仓储、物料定额等不同应用进行集成，实现以全生命周期管理的视角整合设备信息。
4.1.1总览
在结构化索引栏，系统实现了设备位置树和设备维修树（父子结构树）两种结构进行索引，便于用户快速定位到相应的设备进行查看。
4.1.2计划
4.1.3设备履历
4.1.4设备监控点
监控点的数据主要来自集成智能运维在检测和分析（EHS\EHV）。
4.1.5标准作业指导书/知识库
4.1.6故障树
在故障分析中，分公司生产中心基于历史维修检验预先定义故障机构及值集，加工为更具有分析性的看板。包括故障树的展示，可根据故障部位、故障现象、故障原因、处理措施进行层层展开。并在每一个层级下进行故障与可靠性的统计分析。
4.2通过设备智能维修系统与设备状态检测（EHS）和健康状态评估（EHV）的集成，供电智能运维平台初见成效。
供电智能运维平台主要包括运行监测中心、数据分析中心、健康管理中心、维修生产中心等。
4.2.1运行监测中心
监测中心打通了PSCASA、FAS、BAS、CCTV、门禁以及通信等系统，实现了在线数据监测、环境监测和安防监测。
4.2.2数据分析中心
数据分析中心主要是基于供电设备的运行状态，通过不同维度进行数据和报表的展示。
4.2.3健康管理中心
基于在线监测以及设备维修历史等大数据的输入，建立健康指数特征模型，通过人工智能对参量的级别和权重不断地优化调试，从而计算健康指数与寿命预测，实现设备运维辅助决策。
4.2.4维修生产中心
智能运维的维修生产中心及设备智能维修系统（CIMS）的故障修计划修及工单模块进行集成，智能运维平台通过AI及算法模型，主动发现、智能识别、自主告警等方式推送设备故障信息，实现与维修工单的自动化联动。
本文基于企业内部生产网与管理网的两化融合，在设备智能维修管理的基础上应用数字孪生技术，与智能运维物联网和大数据分析集成，实现了设备状态实时检测在线评估、健康评价、预警管理、工单执行、故障分析、更加科学的预防性维护等涵盖设备维修全生命周期的智能化和可视化。在实际应用中，系统通过数字孪生及可视化方式，展现了设备智能运维的全量信息及分析结果，深化了设备管理的精益化和智能化，将为运营效率的提升和成本的降低提供数据决策支撑。