江蘇徐工信息技術(shù)股份有限公司（簡(jiǎn)稱“徐工信息”）是一家混合所有制的國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)，于2014年7月1日正式注冊(cè)成立。公司秉持“為工業(yè)賦能，與伙伴共生”的企業(yè)使命，基于徐工集團(tuán)的深厚制造業(yè)背景，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造等業(yè)務(wù)領(lǐng)域奮力開拓，致力于“成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和解決方案的引領(lǐng)者”。徐工信息參與了國(guó)家兩化融合管理體系、工業(yè)云、物聯(lián)網(wǎng)、智能工廠等國(guó)家級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的制定，是國(guó)家“首批” 兩化融合管理體系貫標(biāo)咨詢服務(wù)機(jī)構(gòu)，建立了國(guó)家級(jí)工程機(jī)械物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用研發(fā)中心，是中德智能制造發(fā)展聯(lián)盟“首批”成員單位。徐工信息是江蘇省智能車間認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)起草者，是江蘇省10家重點(diǎn)電商企業(yè)之一、江蘇省企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化優(yōu)秀服務(wù)機(jī)構(gòu)，是中國(guó)工業(yè)4.0星火小組五家成員之一。此外，徐工信息是中國(guó)兩化融合咨詢服務(wù)聯(lián)盟成員單位、全國(guó)智能制造發(fā)展聯(lián)盟單位、中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟理事單位。
        徐工早在2005年就開始了工業(yè)設(shè)備互聯(lián)的相關(guān)研發(fā)工作并投入生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)。在2017年正式發(fā)布了Xrea工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，目前入網(wǎng)設(shè)備累計(jì)數(shù)量已超過50萬臺(tái)，覆蓋超過30個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。Xrea工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)入網(wǎng)設(shè)備包括起重機(jī)械、鏟運(yùn)機(jī)械、挖掘機(jī)械、物流運(yùn)輸設(shè)備、新能源汽車等6000多種設(shè)備類型。數(shù)據(jù)的種類超過7000多種，峰值的吞吐量每秒為11萬條，年數(shù)據(jù)增長(zhǎng)量1.1PB，數(shù)據(jù)可靠率高，達(dá)到99.9999999%。
         徐工信息依托徐工集團(tuán)在重型起重機(jī)、挖掘機(jī)等工程機(jī)械裝備的完整的數(shù)據(jù)積累和專業(yè)經(jīng)驗(yàn)積累，針對(duì)工程機(jī)械裝備的故障維修和預(yù)測(cè)性維護(hù)進(jìn)行了長(zhǎng)期深入的實(shí)踐項(xiàng)目，形成了一套行之有效的預(yù)測(cè)性維護(hù)方法和工具。
 

一、關(guān)鍵詞

工程機(jī)械，故障診斷，預(yù)測(cè)性維護(hù)，機(jī)器學(xué)習(xí)

二、發(fā)起公司和主要聯(lián)系人聯(lián)系方式

發(fā)起公司：江蘇徐工信息技術(shù)股份有限公司
聯(lián)系人：張毅
郵箱：zhangy@xcmg.com
電話：051687738581
手機(jī)：15952167524

三、合作公司

徐工集團(tuán)重型機(jī)械有限公司
徐工集團(tuán)挖掘機(jī)械有限公司

四、測(cè)試床項(xiàng)目目標(biāo)和概述

針對(duì)工程機(jī)械裝備的預(yù)測(cè)性維護(hù)測(cè)試床是由徐工信息聯(lián)合徐工集團(tuán)重型事業(yè)部、挖機(jī)事業(yè)部等業(yè)務(wù)集團(tuán)共同打造的基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析與預(yù)測(cè)專業(yè)解決方案。測(cè)試床的建設(shè)地點(diǎn)位于徐州市和北京市，在徐州市建設(shè)測(cè)試床中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及大數(shù)據(jù)部分，在北京建設(shè)測(cè)試床的模型與算法等。

該測(cè)試床滿足基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的工程機(jī)械裝備故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)的需求，降低企業(yè)及用戶減少裝備故障帶來的經(jīng)濟(jì)損失，促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，共同推進(jìn)裝備故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)的規(guī)?；统B(tài)化，打造智能裝備和智能運(yùn)維的示范樣板和行業(yè)標(biāo)桿，并有廣泛適用性，未來可在行業(yè)中推廣應(yīng)用。

本測(cè)試床項(xiàng)目的目標(biāo)是基于徐工信息Xrea工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，結(jié)合工程機(jī)械裝備采集的大量數(shù)據(jù)，通過人工智能算法進(jìn)行大數(shù)據(jù)建模分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)工程機(jī)械裝備的故障診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)，以達(dá)到降低維護(hù)成本的目的。
 

五、測(cè)試床解決方案架構(gòu)

(一)    測(cè)試床應(yīng)用場(chǎng)景
工程機(jī)械裝備在復(fù)雜的環(huán)境和高強(qiáng)度的生產(chǎn)作業(yè)中，很容易出現(xiàn)故障，給企業(yè)和用戶帶來較大的經(jīng)濟(jì)損失。為了預(yù)防并減少故障的發(fā)生，需要對(duì)工程機(jī)械進(jìn)行定期維護(hù)保養(yǎng)。為了降低故障帶來的經(jīng)濟(jì)損失，對(duì)于已經(jīng)發(fā)生的故障，需要維修服務(wù)人員快速地進(jìn)行故障診斷與分析，做出準(zhǔn)確的判斷與決策，進(jìn)行維修服務(wù)。現(xiàn)有傳統(tǒng)的預(yù)防式維護(hù)和故障診斷方法主要是基于周期性維護(hù)和裝備已有的故障代碼和故障現(xiàn)象，其維護(hù)的成本較高，維修的效率較低，難以滿足企業(yè)及用戶的需求。

故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)測(cè)試床基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，采用人工智能技術(shù)，利用物聯(lián)網(wǎng)采集大量工程機(jī)械相關(guān)數(shù)據(jù)并分析，建立更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)性維護(hù)和故障診斷分析模型，滿足工程機(jī)械裝備的故障診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)的需求，幫助工程機(jī)械公司降低維護(hù)和維修成本，促進(jìn)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，共同推進(jìn)故障診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)的規(guī)?；统B(tài)化，打造智能裝備和智能運(yùn)維的示范樣板和行業(yè)標(biāo)桿，并有廣泛適用性，未來可在行業(yè)中推廣應(yīng)用。

(二)    測(cè)試床重點(diǎn)技術(shù)
本測(cè)試床采用的重點(diǎn)技術(shù)包括物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等。
首先，通過對(duì)工程機(jī)械裝備施工作業(yè)的數(shù)據(jù)采集，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)裝備的運(yùn)行狀態(tài)，充分了解工程機(jī)械在施工作業(yè)過程中不同狀態(tài)下的運(yùn)行規(guī)律。
然后，以獲取的大量裝備狀態(tài)歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合設(shè)備維修歷史數(shù)據(jù)，通過人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，抽取裝備歷史數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征，如發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、油溫、油壓、工作時(shí)間等，構(gòu)建裝備故障分析模型與裝備故障預(yù)測(cè)模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障原因的快速定位和維修措施的建議，以及為防止未來發(fā)生故障是否需要進(jìn)行維護(hù)的建議。
通過物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)+人工智能技術(shù)對(duì)工程機(jī)械進(jìn)行全面的分析和洞察，給出系統(tǒng)性的預(yù)測(cè)性維護(hù)與故障診斷解決方案是本測(cè)試床聚焦的方向。

(三)    技術(shù)創(chuàng)新性及先進(jìn)性
故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)測(cè)試床，通過工業(yè)機(jī)理模型和數(shù)據(jù)分析模型相結(jié)合，可以有效實(shí)現(xiàn)對(duì)工程機(jī)械裝備的智能化監(jiān)測(cè)、診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)，極大地降低故障率和總體維護(hù)成本，是一項(xiàng)人工智能技術(shù)應(yīng)用的創(chuàng)新。
目前在工程機(jī)械領(lǐng)域，基于人工智能技術(shù)的預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用尚在探索階段，行業(yè)內(nèi)尚未出現(xiàn)大規(guī)模、規(guī)范化的應(yīng)用，測(cè)試床所采用的人工智能技術(shù)相關(guān)框架和組件具是業(yè)內(nèi)最新發(fā)布成果，在工程機(jī)械領(lǐng)域的應(yīng)用屬于前列，因此具有較好的先進(jìn)性。

(四)    測(cè)試床解決方案架構(gòu)

測(cè)試床解決方案架構(gòu)分為數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、人工智能引擎、微服務(wù)與故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用五大模塊組成。
數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、解析、分類、補(bǔ)全與標(biāo)注，然后將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊將轉(zhuǎn)入的數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)至分布式存儲(chǔ)、時(shí)序數(shù)據(jù)庫、實(shí)時(shí)緩存與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。
人工智能引擎模塊對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、特征處理與機(jī)器學(xué)習(xí)算法建模，并對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。
建立好的模型在微服務(wù)開發(fā)平臺(tái)中部署微服務(wù)接口向應(yīng)用層用戶提供服務(wù)。

六、預(yù)期成果

(一)     測(cè)試床的預(yù)期測(cè)試結(jié)果，針對(duì)測(cè)試項(xiàng)
工程機(jī)械裝備故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)測(cè)試床項(xiàng)目預(yù)期的測(cè)試結(jié)果包括兩個(gè)方面
1.        對(duì)于工程機(jī)械裝備剩余使用壽命的預(yù)測(cè)，預(yù)期預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際的誤差在10%以內(nèi)。
2.        對(duì)于工程機(jī)械裝備在下N個(gè)周期內(nèi)發(fā)生故障的概率預(yù)測(cè)，預(yù)期預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率在90%以上。

(二)     商業(yè)價(jià)值
工程機(jī)械裝備故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)測(cè)試床項(xiàng)目具有多項(xiàng)商業(yè)價(jià)值
3.   對(duì)于工程機(jī)械生產(chǎn)企業(yè)，可以提升產(chǎn)品的質(zhì)量，提高服務(wù)效率，降低保修期內(nèi)的維修成本。
4.   對(duì)于工程機(jī)械最終用戶，可以減少設(shè)備停機(jī)帶來的經(jīng)濟(jì)損失，提高裝備帶來的收益。
5.   對(duì)于工程機(jī)械裝備物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)方，可以提高平臺(tái)價(jià)值收入，吸引更多工程機(jī)械用戶，提升業(yè)務(wù)收入。

(三)     經(jīng)濟(jì)效益
基于人工智能技術(shù)的故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)測(cè)試床可以實(shí)現(xiàn)對(duì)工程機(jī)械裝備的智能化監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)，可以極大地降低故障率、故障恢復(fù)周期和總體維護(hù)成本。根據(jù)美國(guó)聯(lián)邦能源管理計(jì)劃(FEMP)所進(jìn)行的研究估算，與預(yù)防性維護(hù)相比，預(yù)測(cè)性維護(hù)的最主要優(yōu)勢(shì)是可以提前消除70%－75%的故障，減少35％－40%的停機(jī)停產(chǎn)時(shí)間。

(四)      社會(huì)價(jià)值
基于人工智能技術(shù)，建設(shè)推廣的工程機(jī)械裝備故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)測(cè)試床，滿足工程機(jī)械裝備的健康管理和維護(hù)的綜合要求，聯(lián)合工程機(jī)械公司推進(jìn)故障預(yù)測(cè)的規(guī)模化和常態(tài)化，共同打造工程機(jī)械裝備的預(yù)測(cè)性維護(hù)的示范樣板和行業(yè)標(biāo)桿，并有廣泛適用性，未來可在行業(yè)中推廣應(yīng)用。

七、測(cè)試床技術(shù)可行性

(一)     物理平臺(tái)
本測(cè)試床項(xiàng)目設(shè)計(jì)的物理設(shè)備包括：
1.        傳感器組
2.        工程機(jī)械裝備及其自身控制系統(tǒng)
3.        智能物聯(lián)采集終端
4.        數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)（2G/3G/4G等）
5.        運(yùn)行物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)及人工智能引擎所需的服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備

(二)    軟件平臺(tái)
本測(cè)試床項(xiàng)目設(shè)計(jì)的軟件平臺(tái)包括：
Xrea工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)：徐工信息自主研發(fā)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，將工程機(jī)械裝備的采集數(shù)據(jù)接入Xrea平臺(tái)，平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)裝備的實(shí)施監(jiān)控、控制與數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理、分析，同時(shí)平臺(tái)內(nèi)提供人工智能算法庫和微服務(wù)開發(fā)環(huán)境，為工程機(jī)械的數(shù)據(jù)建模和模型發(fā)布調(diào)用提供支持，完成裝備故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)的目標(biāo)。

八、和AII技術(shù)的關(guān)系

(一)   與AII總體架構(gòu)的關(guān)系
AII總體架構(gòu)如圖所示：

本測(cè)試床項(xiàng)目基于總體架構(gòu)的指導(dǎo)，物理系統(tǒng)為工程機(jī)械裝備，對(duì)裝備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集交換、數(shù)據(jù)集成處理、數(shù)據(jù)建模、仿真與分析，最終實(shí)現(xiàn)設(shè)備的運(yùn)行優(yōu)化和企業(yè)的運(yùn)營(yíng)決策優(yōu)化。測(cè)試床重點(diǎn)測(cè)試的技術(shù)包括2G/3G/4G網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)、人工智能算法建模技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理技術(shù)等，屬于總體架構(gòu)中網(wǎng)絡(luò)互連與標(biāo)識(shí)解析、數(shù)據(jù)集成處理、數(shù)據(jù)建模仿真與分析的范圍。
 
 
 
(二)          詳細(xì)清單

工程機(jī)械裝備本身不具備聯(lián)網(wǎng)能力，需要加裝智能物聯(lián)終端實(shí)現(xiàn)裝備的數(shù)據(jù)采集與傳輸，數(shù)據(jù)的傳輸通過2G/3G/4G網(wǎng)絡(luò)，采用TCP/MQTT協(xié)議進(jìn)行傳輸。

(三)          安全聯(lián)系人
安全聯(lián)系人： 張毅     江蘇徐工信息技術(shù)股份有限公司 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總經(jīng)理
 
(四)          與已存在AII測(cè)試床的關(guān)系
該測(cè)試床項(xiàng)目與之前已經(jīng)審批的測(cè)試床項(xiàng)目無任何關(guān)聯(lián)。

九、交付件

該測(cè)試床的交付件包括：
1.        項(xiàng)目設(shè)計(jì)方案書
2.        數(shù)據(jù)分析與算法設(shè)計(jì)報(bào)告
3.        驗(yàn)證報(bào)告

十、測(cè)試床使用者

 [明確非發(fā)起方的公司可以使用測(cè)試床程度，以及相關(guān)的要求和限制條件。]
非發(fā)起方的平臺(tái)參與者可以使用驗(yàn)證示范平臺(tái)的所有操作功能，但僅限于功能的操作使用，禁止泄露給同行業(yè)的第三方。
項(xiàng)目合作過程中產(chǎn)生的全部開發(fā)成果及其知識(shí)產(chǎn)權(quán)，包括但不限于申請(qǐng)專利的權(quán)利、專利申請(qǐng)權(quán)、專利權(quán)、版權(quán)、商業(yè)秘密，均歸發(fā)起方所有；未經(jīng)一方書面同意，另一方不可將本協(xié)議項(xiàng)目合作過程中產(chǎn)生的任何知識(shí)產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)讓、許可給任何第三方。

十一、 知識(shí)產(chǎn)權(quán)說明

項(xiàng)目合作過程中產(chǎn)生的全部開發(fā)成果及其知識(shí)產(chǎn)權(quán)，包括但不限于申請(qǐng)專利的權(quán)利、專利申請(qǐng)權(quán)、專利權(quán)、版權(quán)、商業(yè)秘密，均歸發(fā)起方所有；未經(jīng)一方書面同意，另一方不可將本協(xié)議項(xiàng)目合作過程中產(chǎn)生的任何知識(shí)產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)讓、許可給任何第三方。

十二、 部署，操作和訪問使用

本項(xiàng)目部署在徐工信息Xrea工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上，平臺(tái)提供基礎(chǔ)的IaaS層服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)資源，以及物聯(lián)網(wǎng)接入、大數(shù)據(jù)管理分析工具。徐工信息作為測(cè)試床系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)主體，與徐工挖機(jī)、徐工重型進(jìn)行合作，將其工程機(jī)械裝備加裝智能物聯(lián)終端進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集，并提供故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)的服務(wù)接口供徐工挖機(jī)、徐工重型及其最終用戶使用。用戶通過Web API接口調(diào)用系統(tǒng)預(yù)測(cè)服務(wù)。具體分工如下：

徐工信息：
1.        工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建與運(yùn)維；
2.        實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集與處理；
3.        數(shù)據(jù)建模分析與算法優(yōu)化；
4.        預(yù)測(cè)性維護(hù)APP開發(fā)與應(yīng)用。

徐工挖掘，徐工重型：
1.        原始CRM維護(hù)維修數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備；
2.        故障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備與標(biāo)注；
3.        工業(yè)機(jī)理模型的評(píng)估與確認(rèn)。
4.        故障知識(shí)圖譜的本體建模與確認(rèn)。

十三、     資金

本測(cè)試床項(xiàng)目所需資金由參加者提供。

十四、  時(shí)間軸

本項(xiàng)目周期為一年半，預(yù)期的關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)、任務(wù)和輸出如下：



 

聲明

本報(bào)告所載的材料和信息，包括但不限于文本、圖片、數(shù)據(jù)、觀點(diǎn)、建議，不構(gòu)成法律建議，也不應(yīng)替代律師意見。本報(bào)告所有材料或內(nèi)容的知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟所有（注明是引自其他方的內(nèi)容除外），并受法律保護(hù)。如需轉(zhuǎn)載，需聯(lián)系本聯(lián)盟并獲得授權(quán)許可。未經(jīng)授權(quán)許可，任何人不得將報(bào)告的全部或部分內(nèi)容以發(fā)布、轉(zhuǎn)載、匯編、轉(zhuǎn)讓、出售等方式使用，不得將報(bào)告的全部或部分內(nèi)容通過網(wǎng)絡(luò)方式傳播，不得在任何公開場(chǎng)合使用報(bào)告內(nèi)相關(guān)描述及相關(guān)數(shù)據(jù)圖表。違反上述聲明者，本聯(lián)盟將追究其相關(guān)法律責(zé)任。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟

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