摘要：针对不连沟煤矿机电设备管理信息化不足、数据利用低及人工成本高等问题，提出基于物联网、大数据分析及人工智能技术的机电设备全生命周期管理系统。系统架构分为边缘层、平台层和应用层，构建了覆盖设备采购、运行、维护至报废的全流程管理体系。通过智能标识卡、在线监测、故障预警等功能模块，提升了设备完好率和周转率，缩短了故障停机时间，检修效率提高8%，维护成本降低12%，实现了设备管理的数字化与精细化，解决了传统管理模式中跨部门协同难、数据闭环缺失等问题，助力降本增效与安全运行目标的达成。

煤矿机电设备投入占煤矿固定资产约60%，设备维护费用占总费用约40%。在煤矿安全事故中，机电设备故障为常见原因之一，目前机电设备管理主要存在以下4 个方面的问题。

（1） 大型机电设备运行数据缺乏有效分析，不能预测潜在故障风险，无法针对性指导检修工作。

（2） 巡检、维修等线下作业产生的数据信息无法有效利用，形成闭环管理难度大。

（3） 机电设备品类多，数量大，人工盘点耗时耗力。

（4） 机电设备从采购、安装、运行、维护到报废缺少全生命周期连续监测数据，无法对设备的采购提供数据支持，无法确保设备的安全和合规。

基于此，采用先进信息技术加强机电设备运行管理，实现机电设备的全生命周期管理，对维持设备最佳运行状态、延长使用寿命、降低维护成本具有积极意义。

不连沟煤矿智能化建设现状

内蒙古蒙泰不连沟煤业有限责任公司（简称不连沟煤矿） 智能化建设包括信息基础设施、地质保障系统、掘进系统、采煤系统、主运输系统、辅助运输系统、通风与压风系统、供电与供排水系统、安全监控系统、智能化园区与经营管理系统等。目前已经建成万兆以太工业环网、矿井工业视频系统、设备在线分析预警系统、调度指挥中心及数据机房、大数据平台及云服务系统等项目，机电设备全生命周期管理系统为重点建设项目之一。

不连沟煤矿机电设备管理痛点分析

组织机构方面

在当前的组织结构体系中，设备管理工作为机电管理部门，各生产区队为具体执行者；设备管理业务流程繁琐，涉及组织机构多，在实际管理运作中存在系列问题，多流程跨组织难以保证设备管理业务落地，设备管理业务执行效率和执行成效难以进行监督管理；人才资源限制设备管理执行效果，尤其设备运维方面缺少专业化、专家型人才支撑。

管理执行方面

机电设备日常管理中，管理工作执行不到位引起设备全生命周期成本增大。计划阶段因成套设备招标周期长、协同单位多，导致行动延期、投产延误；采购过程不规范，寻源时间过长，设备装箱信息清点不到位；使用阶段管理制度落实不到位，零部配件质量缺少严格监管；维护阶段依靠人员素质和检修经验，难以达到理想的检修效果；报废阶段缺少科学有效的报废评估机制和处置机制，导致很多回收旧件积压在仓库。

管理制度方面

机电设备可靠性是设备在特定时间和特定条件下完成规定功能的能力，目标是通过合理、经济的手段，达到设备利用率的最大化。随着煤矿企业规模扩大，制度管理方面的问题突出，严重影响设备运行可靠性。设备管理制度缺乏长效机制与联动性，不能适应当前智能化建设快速变换的要求；缺少设备管理细则并监督执行落地，设备管理执行过程中弹性大、标准不一、管理落实不到位。

机电设备全生命周期系统架构

不连沟煤矿机电设备全生命周期系统的建设目标主要包括7个方面，以提升机电管理能力。

（1） 建立机电设备数据库，在物联网技术的支持下对设备数据库展开精细化管理。

（2） 采用综合智能传感器、5G通信、大数据分析等技术，对机电设备的运行状态进行监测，采集重要指标和参数。

（3） 规范化、自动化管理机电设备的运行和维护，提升设备使用效率，降低故障发生率。

（4） 根据机电设备运行特点制定计划管理方案，提高检查维护质量，以降低维修成本。

（5） 借助于信息技术工具，整合机电设备相关业务，实现协同管理目标。

（6） 加强机电设备技术资料管理工作，在设备购置、安装调试、运行、报废等关键环节，形成真实完整的档案体系。

（7） 建立机电设备故障知识库，为设备维修工作提供科学指导。

机电设备全生命周期系统架构自下而上分为3层，机电设备全生命周期管理系统架构如图1所示。

图1　机电设备全生命周期管理系统架构

（1） 边缘层

边缘层以采煤机、破碎机、转载机、输送机、通风机、压风机、排水泵等井下大型设备为对象，在边缘网关平台的支持下，利用数据采集器、煤安采集箱、煤安温振传感器、通频振动传感器、通频温振传感器等监测设备采集设备运行信息。

（2） 平台层

平台层集成了物联网平台、数据智能平台、数字孪生建模平台和应用开发平台，物联网平台融合了传感器、协议解析、边缘计算、边云协同、规则引擎、时序存储、工艺组态等软硬件技术，构建了设备状态感知、设备状态存储、设备状态可视化功能融合一体的数字基础设施，是支撑设备数字化管理业务的技术基石。

数据智能平台包括大数据平台和大数据AI 建模平台，包括故障诊断预测算法库支撑设备故障预警；数字孪生建模平台虚拟化设备工艺，以设备机理为导向，构建了矿井−系统−设备−部件的4 级数字孪生场景，实现了设备故障预警与智能诊断分析；应用开发平台为系统运维提供了工业APP 的权限控制、菜单管理、多用户授权和基于微服务的低代码应用框架，融合OT 和IT 依据需求变化灵活定制系统功能。

（3） 应用层

应用层与煤业协同办公系统、综合管控平台关联，完成设备档案管理、设备点检管理、成套设备管理、缺陷管理、润滑管理、计划性检修管理、内外委管理、保护试验管理、预防性维护管理、标准作业管理、运维管理等任务，并且具有智能报警功能。

机电设备全生命周期系统功能模块

设备智能标识卡的应用

运用机电设备智能标识卡和定位基站，定位所有机电设备并开展资产盘点，提高盘点效率，保证数据准确性。通过工作人员轨迹数据，规划和分析设备巡检路线，提高巡检作业规范性。

设备在线监测与分析

依靠温度、振动等智能传感器，实时监测机电设备运行信息，并将数据传输至数据层进行分析，方便人员远程调控设备运行状态。集成在线监测和视频监控系统，实现了设备运行信息可视化，完成趋势分析、频谱分析、包络分析、独立分量分析等作业。

设备故障预警分析

井下机电设备出现异常信息及时发出预警，提示工作人员检查维修，保证设备安全稳定运行。常见旋转设备和部件如带式输送机电机、减速机、风机、水泵等，建立失效分析模型，对故障进行分析识别和预警，缩短故障停机时间，延长设备的使用寿命。

设备全生命精细管理

从设备购置计划、到货登记、设备领用、设备入井、设备安装、现场移交、设备回收，直至设备报废的全生命周期体系，实现每个环节精细管理。以采购管理为例，包括计划管理、采购申请、合同管理、到货验收等内容，采购时生成并发给供货商设备唯一身份标识码，扫码验收入库，设备信息和扫码应用贯穿全生命周期。

设备管理信息统计分析

多种统计方式、图形、图表，方便对机电设备的管理信息进行统计、分析和呈现，包括设备完好率、使用率、待修率、报废回收回报率等。工作人员调取数据库，根据实际需求自动生成机电设备的状态情况年报、状态情况月报、采购与维修分析表等，降低了人工劳动强度。

机电设备全生命周期管理系统应用效果

（1） 通过建立机电设备数据库，设备管理信息明确直观。以开采设备为例，实时采集重要参数，为管理决策提供支持，实现了数字化转型，开采设备主要监测参数见表1。

表1　开采设备主要监测参数

（2） 点检管理模式应用，依据不同工种特定需求定制巡检内容，通过照片上传、巡检记录实现巡检工作的可溯性，避免了作弊作造假问题，现场可视化巡检轨迹界面如图2 所示。

图2　现场可视化巡检轨迹界面

（3） 通过大数据分析掌握机电设备运行状态变化规律，帮助工作人员了解设备生命周期，提高日常管理的精细化程度。

（4） 借助于便携式移动终端设备，实现了移动审批、在线申请、设备上码、报警推送等功能，便携式移动终端界面如图3 所示。

图3　便携式移动终端界面

结 语

不连沟煤矿应用机电设备全生命周期管理系统后，提高了机电设备的完好率和周转率，设备检修效率提升8%，维护成本降低12%，达到了降本增效目标，为其他煤矿的机电设备全生命周期管理提供参考借鉴，提高机电设备管理的信息化水平，助力煤矿智能化建设进度。

策划：李金松 编辑：钱小静