编辑按
工业设备上云是工业互联网平台建设和应用的重点、难点，也是切入点，意义十分重大。2018年7月工信部发布的《工业互联网平台建设及推广指南》，提出要“实施工业设备上云‘领跑者’计划”，并明确了四类十大重点工业设备，即以炼铁高炉、工业锅炉、石化设备为代表的高能耗设备，以柴油发动机、大中型电机、大型空压机为代表的高通用设备，以工程机械、数控机床为代表的高价值设备和以风电、光伏为表的新能源设备。
三年来，工业设备上云取得了重大进展，全国重点工业互联网平台连接的工业设备数量超过7300万台套，上云深度从状态监测、故障诊断向预测预警、精准运维演进。为帮助业界进一步明确不同工业设备上云面临的痛点问题、应用场景、实施路径和推广前景，赛迪智库信息化与软件产业研究所工业互联网研究室在调研40余家企业的基础上，编制形成了“工业互联网平台+工业设备上云”系列研究报告。
大中型电机面临着设备利用效率低、设备维护成本高、设备安全风险大和设备能耗成本高等痛点问题。以上海电科电机科技有限公司、中科森尼瑞、山东产研智能电机研究院等为代表的解决方案企业积极探索基于工业互联网平台推动大中型电机上云，并开展电机设备托管、电机状态监测、电机故障预警、电机智能运维和电机能效优化等新型应用服务，降低大中型电机能耗水平，提升大中型电机精准运维效率。
痛点问题
01设备利用效率低
大中型电机被广泛应用于生产制造、城市交通和物流运输等不同行业，是各种复杂系统的重要动力装置。但是受限于工艺千差万别、系统匹配不合理、长期低负荷运行、调节方式落后、工况复杂多样等因素，我国大中型电机系统在运行过程中损耗较多电能，实际运行效率比国际先进水平低10%—20%，设备利用效率提升空间巨大。
02设备维护成本高
电机系统是一个包含电机本体、拖动设备、控制装置、管网设施等综合系统，在温度、湿度、压强等环境参数不一的各种复杂工况中运行，设备故障频率较高。在主要依托人力资源开展设备维护的传统方式中，人力维护成本和备品备件管理成本居高不下，电机设备计划外停机时间较长，影响其他生产设备正常运转，会给企业带来巨大损失。
03设备安全风险大
电机设备是一种专业的高功率电器，其检修运维需要专业技术人员和丰富实践经验，设备产品安全风险较高。如果安全管理不规范或工作人员操作不当，电机设备容易发生设备倾斜、设备砸人等引发的机械风险，漏电等引发的电击风险，短路等引发的火灾风险，以及辐射风险等，导致重大人员伤亡和财产损失。
04设备能耗成本高
据测算，目前我国工业能耗约占总能耗的70%，其中电机能耗约占工业能耗的60%—70%，考虑非工业电机能耗，电机实际能耗约占总能耗的50%以上，是名副其实的“用电大户”。我国电机产品在设计的精细化、制造的智能化、质量的标准化等方面明显不足，高效节能电机普及率不高，实际运行功率难以监测，能耗成本普遍较高。
应用场景
01电机设备托管
推动大中型电机设备上云，可加速设备运行数据的云端汇聚，基于各类机理模型和算法模型，实现设备在少人干预的情况下高效、安全运转，有效提升设备利用效率。一是信息自感知。高效采集电机设备的温度、功率、工况、振动等各类运行信息，在云端将相关数据建立联系，动态、全面监控设备运行状态。二是业务增值决策。基于对设备运行状态的精准掌控，充分利用行业知识图谱和大数据、人工智能等技术加速人工操作经验的软件化进程，指导设备在不同情况下的增值决策。三是控制自执行。在云端进行正确决策的基础上，将决策信息转换成设备可理解、可执行的决策模型，驱动设备自我调节，在无人干预情况下实现安全、高效运转。
目前，基于上云的电机设备托管应用，仍处于市场预热阶段，尚未实现大规模的商业化推广。上海电科电机科技有限公司等企业正积极完善电机托管的解决方案，充分消除用户的顾虑，提高用户的接受程度，提升用户的电机利用效率。
02电机状态监测
推动大中型电机设备上云，可以实时采集和监测设备运行数据和环境参数，打通设备之间数据流通渠道，实现设备状态实时监测。一是设备数据采集。加快智能传感器、工业网络等基础设施部署，精准采集电机设备的电流、电压、频率、振动、噪音、温度、时间等运行参数。二是设备互联互通。推动电机设备与其它设备数据的云端汇聚，消除各类生产设备间的数据孤岛问题，实现设备数据的集成共享和全局可视。三是设备状态监测。基于采集的各类设备参数，完善设备数字画像，实现设备运行时间、环境等动态数据的数字化和可视化，实时反映设备运行状态。
例如，ABB集团通过智能传感器将低压电机与工业互联网相连接，从而实现对电机的连续监测。传感器可以便捷地贴附在电机上，将电机震动、温度、负载和能耗等关键数据传输到云端。数据显示，这款智能传感器解决方案可减少高达70%的电机停机时间，将其使用寿命延长高达30%，并通过优化电机性能降低能耗达10%。
上海电器科学研究所(集团)有限公司研发的智能采传设备采用了“传感器+智能网关”的一体化设计，将其吸附在电机外壳上，就能实时、连续地采集计算电流、振动、温度、能耗等多种电机运行参数，并通过4G、Wifi或有线方式将数据上传至工业互联网平台，利用机器学习进行分析处理，从而针对电机实现精确的状态监测、准确的故障预警及可靠的预测性维护。
山东产研智能电机研究院开发的网格化“环保管家”电监管服务云平台，通过对生产和环保设备的驱动电机增加物联终端实现设备运行实时检测、生产和环保工艺联动建模、用电数据AI分析，结合环保部门停/限产管理要求，实现100%实时监管和异常预警;辅以数字地图、消息推送、统计图表等功能帮助环保部门对所辖区域的环保治理情况做到无死角、能闭环的全面掌控。在服务于环保电监管的同时，为企业提供了电机运行状态检测、故障诊断、健康管理、能源优化和工艺合理性分析等更增值的服务，帮助企业达到改善设备管理、优化工艺、节能降耗的目的，实现了政府监管和企业提升的“双赢”。
03电机故障预警
推动大中型电机设备上云，可基于实时采集的设备状态数据，结合工业机理模型挖掘并预警设备故障，减少设备计划外停机时间。一是设备数据分析。应用大数据、人工智能等新兴技术，对采集的设备数据建立科学的故障分析模型，为电机维护提供科学依据。二是设备故障预警。结合电机设备故障分析模型，精准预测设备故障位置、时间，减少设备停机时间，全面优化检修流程。三是设备虚拟运维。以设备故障位置、时间为基础，在赛博空间对设备运维方案进行全角度、多方位的仿真验证，确定最佳设备维护方案。
例如，中科森尼瑞开发了电动机预测性维护系统，基于电机设备上的各种传感器，将各类电机运行参数准确上传至云端，全面监控电机运行状态，基于电参量和非电量两类数据对电机进行预测性维护。在基于电参量进行预测性维护方面，通过利用电机电流频谱分析法(MCSA)以及人工智能(AI)预测方法，可实现电机设备实时故障诊断与异常预测，能够有效降低巡检成本50%，减少运维人员50%。在基于非电量进行预测性维护方面，通过利用电机设备振动数据，采用设备振动频谱分析法以及人工智能(AI)分类方法，实现设备在线故障诊断与预测，初期预测准确率就高达60%。
04电机智能运维
推动大中型电机设备上云，可加快部署高精度智能传感器，实现设备无人智能巡检、精准远程运维和综合运维评估，提高设备运维效率。一是设备智能巡检。以电机设备上云数据为基础，加强无人机、机器人等智能设备的使用，优化巡检路线和方式，避免错检、漏检等错误。二是设备远程运维。汇聚电机设备状态数据的云平台，基于电机设备维护方案，向具有执行功能的终端传达指令，实现设备远程运维，减少工作风险。三是设备运维评估。基于电机设备上云，建立电机设备全生命周期监测体系，对设备运维过程和效果进行综合评估，进一步优化设备维护方案。
例如，上海电机系统节能工程技术研究中心有限公司，利用电机运行工业机理和行业协会核心资源，开发了电机系统远程运维服务云平台，累计与全国150余家大中型电机企业形成合作，行业覆盖率超过25%，服务终端用户超过3000家，基于电机运行数据上云，可将采集的电机运行数据和机理模型等相结合，在状态评估、故障诊断、预测运维等环节助力电机企业实现售后费用下降的经济目标及产品优化的研发目标。某大型电机企业在与该平台合作之后，当年即节约成本200余万，售后服务效率提高了30%以上，平均售后服务成本下降20%以上。
山东产研智能电机研究院开发的电机智能润滑系统，通过对电机电气参数、转速、振动、温度等运行数据采集上云，结合电机运维和维保管理系统对电机使用、维修、保养全链条业务环节进行管理，解决了电机轴承的智能润滑问题，消除了80%以上的电机机械故障。同时，山东产研智能电机研究院开发的电机工业互联网平台，通过对电机上云，结合边端和云端平台的机器学习、AI算法、故障建模、大数据分析，实现了电机实时运行监测、故障限值报警、故障诊断与预测分析、远程专家辅助诊断、维修维保质量检测等的全生命周期管理。目前平台已累计服务于山东、吉林、内蒙、云南、四川、广东等16个省市106家不同行业的电机用户。辅以手机APP并结合电机智能维保管理系统，在山东某大型冶金国企的应用，实现了点巡检效率提高80%，降低了用户备机备件等存货成本30%的同时，预测性维保有效性提高35%，平均售后服务成本下降60%以上。
05电机能效优化
推动大中型电机设备上云，可准确监测设备运行功率，结合生产情况对设备能耗数据进行分析，实现能耗资源动态优化。一是设备能耗实时监测。将全部电机设备耗电、耗水、耗气等状态数据实时更新上传至云端，一站式、全角度精准监测企业内电机设备的能耗数据。二是设备能耗精准分析。以电机设备实时、全面、精准的能耗数据为基础，深入分析设备能耗存在的问题环节，确定能耗优化方案，实现能耗精细管理。三是设备能耗动态优化。结合生产计划和实际生产运转情况，动态优化能耗供给，减少设备空转等引起的能耗损失，提高能源利用效率，降低能耗成本。
例如，上海电科电机科技有限公司，利用行业机理和电机设备运行能效评估技术优势，开发了上电科电机工业互联网云平台，累计服务工业企业1000余家，覆盖包含石化、冶金、水利、制造等重点行业，基于企业能源数据上云，可将采集的运行和产量数据与能效评估、能效优化等机理模型相结合，在能源管理、绩效对标、工艺优化等环节助力企业实现提质降本增效的管理和经济目标。某大型彩印集团在实施云平台之后，电机系统能效提升12.5%，系统节电率达20%以上，整套系统每年降低成本60余万。
山东产研智能电机研究院针对砖瓦行业特点和应用需求，以电机运行监测为基础，开发了砖瓦企业智能工厂管理系统，实现全产线上关键设备的电机运行监测以及其他设备系统接口数据接入和环保监测系统数据接入，并以数字孪生可视化管理。通过电机能效分析、单设备负载和工艺参数分析，产线设备能耗和工艺匹配分析，利用数据建模、AI算法及大数据分析，优化生产线中工艺参数及生产节拍，提高产生效率，降低电能消耗。在邹平某砖瓦企业的应用实现了产出率提高了20%，单块标砖用电成本减少了5厘钱，平均每天节约3万元。
推广前景
电机及其系统广泛应用于我国能源、化工、冶金、石化、化工、煤炭、建材、公用设施、家用电器以及电力拖动等多个行业和领域，是我国工业的基础。
据估算，我国电机能效每提高一个百分点，每年可节约用电260多亿千瓦时，相当于2020年三峡电站发电量的23%，节能降耗空间巨大。电机巨大的保有量和规模庞大的产业市场，充分表明了电机及系统在国民经济和社会发展中有着不可替代的重要地位和作用。电机设备效率低、风险大、能耗高等问题日益突出，亟需深入开展上云工程，提升电机设备自监测、自诊断、自优化水平。
文 | 赛迪智库信软所工业互联网研究室 张朝
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