智能制造背景下设备维修管理智能化转型路径

引言

在当今制造业快速发展的时代，智能制造已成为制造业转型升级的核心趋势。智能制造通过融合信息技术、自动化技术、先进制造技术等，实现制造过程的智能化、高效化、柔性化。设备作为制造企业的核心生产要素，其维修管理在智能制造背景下也面临着从传统模式向智能化模式的转型需求。传统的设备维修管理往往依赖于经验和定期维护，存在维修效率低、成本高、故障预测不准确等问题。而智能制造为设备维修管理提供了新的技术手段和管理理念，例如，物联网、大数据及人工智能等先进技术的应用，能够实现对设备状态的即时监测、故障的精确预判以及维修资源的合理调配。因此，研究设备维修管理在智能制造背景下的智能化转型路径具有重要的理论和实践意义。

一、智能制造与设备维修管理现状

（一）智能制造的内涵

智能制造作为现代制造业转型升级的核心方向，其内涵不仅涵盖产品全生命周期的智能化管理，还涉及制造系统各环节的数据驱动与协同优化。在这一模式下，设计、制造、销售与服务等流程通过数字化手段实现深度融合，形成高效、柔性、自适应的生产体系。支撑智能制造的核心技术涵盖了物联网（IoT）、大数据、云计算以及人工智能（AI）等重要领域。其中，物联网凭借嵌入式传感器和通信模块，实现了设备间的无缝连接，赋予了制造流程中的各类物理实体感知与交互的智能，进而为设备运行状态的实时监测与远程控制提供了有力支撑。大数据技术则通过对海量异构数据的采集、存储与深度挖掘，提升数据资源的利用效率，为决策提供科学依据。云计算以其高弹性、高扩展性的计算架构，支撑复杂环境下的数据分析与任务调度，保障信息处理的实时性与稳定性。人工智能在智能制造中的应用日益深入，尤其在设备故障诊断、预测性维护、工艺参数优化等方面展现出强大的分析与自学习能力。这些技术并非孤立存在，而是通过集成融合，构建起一个具备感知—分析—决策—执行闭环能力的智能系统，为设备维修管理向智能化转型提供了坚实的技术基础与实施路径。

（二）设备维修管理的现状

目前，大多数企业的设备维修管理仍处于传统阶段，尚未实现与智能制造体系的有效融合。在维修模式上，主要依赖事后维修和定期维修策略。事后维修是在设备发生故障后才组织实施维修，不仅导致非计划停机，影响生产连续性，还可能因紧急维修带来高昂的成本支出。例如，油厂设备在事后维修中，由于缺乏实时状态监测，约 30% 的更换部件仍处于健康状态，导致冗余成本。事后维修的维修成本通常是常规维护的 2-3 倍，且生产中断损失每小时可达 10万 -50 万元。而定期维修则依据既定周期进行维护，虽在一定程度上降低了突发故障风险，但容易造成资源浪费或检修不到位的问题，难以精准匹配设备实际运行状态。在管理手段方面，普遍依赖人工经验判断与纸质档案记录，缺乏对设备运行数据的实时采集与智能分析能力，导致维修决策主观性强、响应滞后。这种粗放型管理模式已无法适应智能制造环境下对设备可用率、运行效率及维护精准度的高标准要求，亟需向数据驱动、状态感知、智能决策的维修管理体系转型。

二、设备维修管理智能化转型路径

（一）技术层面的转型路径

设备状态监测系统的构建是实现智能化维修管理的基础环节。借助物联网技术，在关键设备的关键部位部署多种类型的传感器，如温度、振动、压力、电流等传感器，实时采集设备运行过程中的多维数据。这些数据通过高效的工业通信网络被实时传输至云端或边缘计算平台，并借助先进的数据挖掘、信号处理以及特征提取技术，实现对设备运行状态的精准动态评估。通过对时域、频域及能量特征的分析，能够识别设备异常趋势，为后续故障预警提供可靠依据。例如，在数控机床的应用中，通过对主轴振动信号的频谱分析，可有效识别刀具磨损、轴承损伤等早期故障征兆，从而提升设备运行的安全性与稳定性。

在设备状态监测的基础上，故障预测与诊断技术进一步推动维修模式由被动响应向主动预防转变。依托大数据平台积累的设备运行数据与历史故障记录，运用机器学习与深度学习算法构建故障预测模型，可实现对设备剩余使用寿命的精准估计。智能诊断算法如神经网络、支持向量机、随机森林等，能够自动识别故障模式并分类定位，显著提高诊断准确率与时效性。例如，根据 XX 风电场风机故障停机统计分析报告，通过监测和分析齿轮箱振动信号与发电机电流波形，风电机组故障预警系统能够提前数天预测到叶片裂纹、轴承失效等典型故障。

（二）管理层面的转型路径

维修管理流程的优化是实现智能化维修体系的关键环节。传统模式下，由于部门间信息割裂、职责边界模糊，往往导致故障响应迟缓、资源调配低效。为打破这一局限，需构建以设备运行为核心的跨部门协同机制，整合生产、维修、质量等职能部门，形成高效联动的工作网络。通过细化责任分工并强化信息共享机制，确保在设备出现异常时，能够迅速锁定问题根源，协同各方高效制定维修策略，从而进一步提升整体的响应效率。同时引入信息化管理系统作为流程支撑平台，实现维修工单的自动生成、维修过程的可视化跟踪以及维修成本的动态核算，不仅提高流程透明度，也增强维修资源的利用效率。

在组织架构层面，需顺应智能制造对设备维修灵活性与专业性的双重要求，构建集中与分散相结合的维修管理模式。针对关键设备或技术复杂度高的维修任务，设立集中维修中心，配置高水平技术人员与精密检测装备，承担全厂核心设备的故障诊断与深度维修工作，保障维修质量与技术水平的一致性。而对于通用性强、频次高但技术要求相对较低的日常维护任务，则采用分散式管理方式，由各车间现场维修人员执行基础保养与简易故障处理，从而缩短响应周期，降低运维延迟风险。该模式兼顾维修服务质量与运行效率，为企业构建高效、可控、可追溯的维修管理体系提供组织保障。

结论

在智能制造背景下，设备维修管理的智能化转型是必然趋势。通过技术层面构建智能化维修系统，包括设备状态监测系统的构建和故障预测与诊断技术的应用，以及管理层面优化维修管理流程和调整维修组织架构，可以有效提高设备维修管理的效率和质量，降低维修成本，提升设备的可靠性和可用性。这将有助于企业在激烈的市场竞争中提高生产效率，降低生产成本，实现可持续发展。然而，设备维修管理智能化转型是一个复杂的系统工程，需要企业在技术、人才、资金等方面进行大量投入，同时也需要政府、行业协会等相关方面的支持和引导。未来，随着智能制造技术的不断发展，设备维修管理智能化转型将不断深入，为制造业的发展提供更有力的保障。

参考文献：

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个人简介：姓名：耿万亭，1973 年5 月，男，汉，山东东明，工程师( 中级)，本科，研究方向：电气工程