基于人工智能技術的工程機械裝備故障診斷與預測性維護測試床
江蘇徐工信息技術股份有限公司（簡稱“徐工信息”）是一家混合所有制的國家高新技術企業(yè)，于2014年7月1日正式注冊成立。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)務領域奮力開拓，致力于“成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術和解決方案的引領者”。徐工信息參與了國家兩化融合管理體系、工業(yè)云、物聯(lián)網(wǎng)、智能工廠等國家級標準的制定，是國家“首批” 兩化融合管理體系貫標咨詢服務機構，建立了國家級工程機械物聯(lián)網(wǎng)應用研發(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定標準起草者，是江蘇省10家重點電商企業(yè)之一、江蘇省企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化優(yōu)秀服務機構，是中國工業(yè)4.0星火小組五家成員之一。此外，徐工信息是中國兩化融合咨詢服務聯(lián)盟成員單位、全國智能制造發(fā)展聯(lián)盟單位、中國工業(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)設備互聯(lián)的相關研發(fā)工作并投入生產(chǎn)運營。在2017年正式發(fā)布了Xrea工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，目前入網(wǎng)設備累計數(shù)量已超過50萬臺，覆蓋超過30個行業(yè)領域。Xrea工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺入網(wǎng)設備包括起重機械、鏟運機械、挖掘機械、物流運輸設備、新能源汽車等6000多種設備類型。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)增長量1.1PB，數(shù)據(jù)可靠率高，達到99.9999999%。
徐工信息依托徐工集團在重型起重機、挖掘機等工程機械裝備的完整的數(shù)據(jù)積累和專業(yè)經(jīng)驗積累，針對工程機械裝備的故障維修和預測性維護進行了長期深入的實踐項目，形成了一套行之有效的預測性維護方法和工具。
一、關鍵詞
工程機械，故障診斷，預測性維護，機器學習
二、發(fā)起公司和主要聯(lián)系人聯(lián)系方式
發(fā)起公司：江蘇徐工信息技術股份有限公司
聯(lián)系人：張毅
郵箱：zhangy@xcmg.com
電話：051687738581
手機：15952167524
三、合作公司
徐工集團重型機械有限公司
徐工集團挖掘機械有限公司
四、測試床項目目標和概述
針對工程機械裝備的預測性維護測試床是由徐工信息聯(lián)合徐工集團重型事業(yè)部、挖機事業(yè)部等業(yè)務集團共同打造的基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析與預測專業(yè)解決方案。測試床的建設地點位于徐州市和北京市，在徐州市建設測試床中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺及大數(shù)據(jù)部分，在北京建設測試床的模型與算法等。
該測試床滿足基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的工程機械裝備故障診斷與預測性維護的需求，降低企業(yè)及用戶減少裝備故障帶來的經(jīng)濟損失，促進企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，共同推進裝備故障診斷與預測性維護的規(guī)模化和常態(tài)化，打造智能裝備和智能運維的示范樣板和行業(yè)標桿，并有廣泛適用性，未來可在行業(yè)中推廣應用。
本測試床項目的目標是基于徐工信息Xrea工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，結合工程機械裝備采集的大量數(shù)據(jù)，通過人工智能算法進行大數(shù)據(jù)建模分析，實現(xiàn)對工程機械裝備的故障診斷和預測性維護，以達到降低維護成本的目的。
五、測試床解決方案架構
(一) 測試床應用場景
工程機械裝備在復雜的環(huán)境和高強度的生產(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)濟損失。為了預防并減少故障的發(fā)生，需要對工程機械進行定期維護保養(yǎng)。為了降低故障帶來的經(jīng)濟損失，對于已經(jīng)發(fā)生的故障，需要維修服務人員快速地進行故障診斷與分析，做出準確的判斷與決策，進行維修服務。現(xiàn)有傳統(tǒng)的預防式維護和故障診斷方法主要是基于周期性維護和裝備已有的故障代碼和故障現(xiàn)象，其維護的成本較高，維修的效率較低，難以滿足企業(yè)及用戶的需求。
故障診斷與預測性維護測試床基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，采用人工智能技術，利用物聯(lián)網(wǎng)采集大量工程機械相關數(shù)據(jù)并分析，建立更加精準的預測性維護和故障診斷分析模型，滿足工程機械裝備的故障診斷和預測性維護的需求，幫助工程機械公司降低維護和維修成本，促進企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，共同推進故障診斷和預測性維護的規(guī)模化和常態(tài)化，打造智能裝備和智能運維的示范樣板和行業(yè)標桿，并有廣泛適用性，未來可在行業(yè)中推廣應用。
(二) 測試床重點技術
本測試床采用的重點技術包括物聯(lián)網(wǎng)技術、人工智能技術、大數(shù)據(jù)技術等。
首先，通過對工程機械裝備施工作業(yè)的數(shù)據(jù)采集，實時監(jiān)測裝備的運行狀態(tài)，充分了解工程機械在施工作業(yè)過程中不同狀態(tài)下的運行規(guī)律。
然后，以獲取的大量裝備狀態(tài)歷史數(shù)據(jù)為基礎，結合設備維修歷史數(shù)據(jù)，通過人工智能的機器學習算法，抽取裝備歷史數(shù)據(jù)中的關鍵特征，如發(fā)動機轉(zhuǎn)速、油溫、油壓、工作時間等，構建裝備故障分析模型與裝備故障預測模型，進而實現(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)生故障是否需要進行維護的建議。
通過物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)+人工智能技術對工程機械進行全面的分析和洞察，給出系統(tǒng)性的預測性維護與故障診斷解決方案是本測試床聚焦的方向。
(三) 技術創(chuàng)新性及先進性
故障診斷與預測性維護測試床，通過工業(yè)機理模型和數(shù)據(jù)分析模型相結合，可以有效實現(xiàn)對工程機械裝備的智能化監(jiān)測、診斷和預測性維護，極大地降低故障率和總體維護成本，是一項人工智能技術應用的創(chuàng)新。
目前在工程機械領域，基于人工智能技術的預測性維護應用尚在探索階段，行業(yè)內(nèi)尚未出現(xiàn)大規(guī)模、規(guī)范化的應用，測試床所采用的人工智能技術相關框架和組件具是業(yè)內(nèi)最新發(fā)布成果，在工程機械領域的應用屬于前列，因此具有較好的先進性。
(四) 測試床解決方案架構
測試床解決方案架構分為數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、人工智能引擎、微服務與故障診斷與預測性維護應用五大模塊組成。
數(shù)據(jù)處理模塊對設備實時數(shù)據(jù)和歷史故障數(shù)據(jù)進行清洗、解析、分類、補全與標注，然后將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至數(shù)據(jù)存儲模塊。
數(shù)據(jù)存儲模塊將轉(zhuǎn)入的數(shù)據(jù)分別存儲至分布式存儲、時序數(shù)據(jù)庫、實時緩存與關系型數(shù)據(jù)庫中。
人工智能引擎模塊對大量數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析、特征處理與機器學習算法建模，并對模型進行驗證。
建立好的模型在微服務開發(fā)平臺中部署微服務接口向應用層用戶提供服務。
六、預期成果
(一) 測試床的預期測試結果，針對測試項
工程機械裝備故障診斷與預測性維護測試床項目預期的測試結果包括兩個方面
1. 對于工程機械裝備剩余使用壽命的預測，預期預測結果與實際的誤差在10%以內(nèi)。
2. 對于工程機械裝備在下N個周期內(nèi)發(fā)生故障的概率預測，預期預測結果的準確率在90%以上。
(二) 商業(yè)價值
工程機械裝備故障診斷與預測性維護測試床項目具有多項商業(yè)價值
3. 對于工程機械生產(chǎn)企業(yè)，可以提升產(chǎn)品的質(zhì)量，提高服務效率，降低保修期內(nèi)的維修成本。
4. 對于工程機械最終用戶，可以減少設備停機帶來的經(jīng)濟損失，提高裝備帶來的收益。
5. 對于工程機械裝備物聯(lián)網(wǎng)平臺運營方，可以提高平臺價值收入，吸引更多工程機械用戶，提升業(yè)務收入。
(三) 經(jīng)濟效益
基于人工智能技術的故障診斷與預測性維護測試床可以實現(xiàn)對工程機械裝備的智能化監(jiān)測和預測性維護，可以極大地降低故障率、故障恢復周期和總體維護成本。根據(jù)美國聯(lián)邦能源管理計劃(FEMP)所進行的研究估算，與預防性維護相比，預測性維護的最主要優(yōu)勢是可以提前消除70%－75%的故障，減少35％－40%的停機停產(chǎn)時間。
(四) 社會價值
基于人工智能技術，建設推廣的工程機械裝備故障診斷與預測性維護測試床，滿足工程機械裝備的健康管理和維護的綜合要求，聯(lián)合工程機械公司推進故障預測的規(guī)模化和常態(tài)化，共同打造工程機械裝備的預測性維護的示范樣板和行業(yè)標桿，并有廣泛適用性，未來可在行業(yè)中推廣應用。
七、測試床技術可行性
(一) 物理平臺
本測試床項目設計的物理設備包括：
1. 傳感器組
2. 工程機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（2G/3G/4G等）
5. 運行物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)及人工智能引擎所需的服務器、存儲設備及網(wǎng)絡設備
(二) 軟件平臺
本測試床項目設計的軟件平臺包括：
Xrea工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺：徐工信息自主研發(fā)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，將工程機械裝備的采集數(shù)據(jù)接入Xrea平臺，平臺可以實現(xiàn)裝備的實施監(jiān)控、控制與數(shù)據(jù)的存儲、管理、分析，同時平臺內(nèi)提供人工智能算法庫和微服務開發(fā)環(huán)境，為工程機械的數(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測性維護的目標。
八、和AII技術的關系
(一) 與AII總體架構的關系
AII總體架構如圖所示：
本測試床項目基于總體架構的指導，物理系統(tǒng)為工程機械裝備，對裝備進行數(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，最終實現(xiàn)設備的運行優(yōu)化和企業(yè)的運營決策優(yōu)化。測試床重點測試的技術包括2G/3G/4G網(wǎng)絡傳輸技術、人工智能算法建模技術、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)存儲管理技術等，屬于總體架構中網(wǎng)絡互連與標識解析、數(shù)據(jù)集成處理、數(shù)據(jù)建模仿真與分析的范圍。
(二) 詳細清單
序號 | 名稱 | 廠家或型號 | 數(shù)量 | 說明 |
1 | 工程機械物聯(lián)網(wǎng) | 徐工信息 | 1套 | |
2 | 智能物聯(lián)終端 | 徐工信息 | N臺 | 1臺工程機械配備一臺終端，數(shù)量與裝備數(shù)量有關 |
3 | Xrea工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺 | 徐工信息 | 1套 | 實現(xiàn)數(shù)據(jù)接入、存儲、管理與分析的基礎軟件平臺 |
4 | 工程機械裝備 | 徐工集團 | N臺 | 按項目實際需求配備相應數(shù)量裝備 |
工程機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，采用TCP/MQTT協(xié)議進行傳輸。
(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測試床的關系
該測試床項目與之前已經(jīng)審批的測試床項目無任何關聯(lián)。
九、交付件
該測試床的交付件包括：
1. 項目設計方案書
2. 數(shù)據(jù)分析與算法設計報告
3. 驗證報告
十、測試床使用者
[明確非發(fā)起方的公司可以使用測試床程度，以及相關的要求和限制條件。]
非發(fā)起方的平臺參與者可以使用驗證示范平臺的所有操作功能，但僅限于功能的操作使用，禁止泄露給同行業(yè)的第三方。
項目合作過程中產(chǎn)生的全部開發(fā)成果及其知識產(chǎn)權，包括但不限于申請專利的權利、專利申請權、專利權、版權、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)議項目合作過程中產(chǎn)生的任何知識產(chǎn)權轉(zhuǎn)讓、許可給任何第三方。
十一、 知識產(chǎn)權說明
項目合作過程中產(chǎn)生的全部開發(fā)成果及其知識產(chǎn)權，包括但不限于申請專利的權利、專利申請權、專利權、版權、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)議項目合作過程中產(chǎn)生的任何知識產(chǎn)權轉(zhuǎn)讓、許可給任何第三方。
十二、 部署，操作和訪問使用
本項目部署在徐工信息Xrea工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上，平臺提供基礎的IaaS層服務器、網(wǎng)絡、存儲資源，以及物聯(lián)網(wǎng)接入、大數(shù)據(jù)管理分析工具。徐工信息作為測試床系統(tǒng)的運營主體，與徐工挖機、徐工重型進行合作，將其工程機械裝備加裝智能物聯(lián)終端進行數(shù)據(jù)的采集，并提供故障診斷與預測性維護的服務接口供徐工挖機、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)預測服務。具體分工如下：
徐工信息：
1. 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺的搭建與運維；
2. 實時數(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. 預測性維護APP開發(fā)與應用。
徐工挖掘，徐工重型：
1. 原始CRM維護維修數(shù)據(jù)的準備；
2. 故障數(shù)據(jù)的準備與標注；
3. 工業(yè)機理模型的評估與確認。
4. 故障知識圖譜的本體建模與確認。
十三、 資金
本測試床項目所需資金由參加者提供。
十四、 時間軸
本項目周期為一年半，預期的關鍵時間節(jié)點、任務和輸出如下：
聲明
本報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、建議，不構成法律建議，也不應替代律師意見。本報告所有材料或內(nèi)容的知識產(chǎn)權歸工業(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。如需轉(zhuǎn)載，需聯(lián)系本聯(lián)盟并獲得授權許可。未經(jīng)授權許可，任何人不得將報告的全部或部分內(nèi)容以發(fā)布、轉(zhuǎn)載、匯編、轉(zhuǎn)讓、出售等方式使用，不得將報告的全部或部分內(nèi)容通過網(wǎng)絡方式傳播，不得在任何公開場合使用報告內(nèi)相關描述及相關數(shù)據(jù)圖表。違反上述聲明者，本聯(lián)盟將追究其相關法律責任。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟
聯(lián)系電話：010-62305887
郵箱：aii@caict.ac.cn
聲明
本報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、建議，不構成法律建議，也不應替代律師意見。本報告所有材料或內(nèi)容的知識產(chǎn)權歸工業(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。如需轉(zhuǎn)載，需聯(lián)系本聯(lián)盟并獲得授權許可。未經(jīng)授權許可，任何人不得將報告的全部或部分內(nèi)容以發(fā)布、轉(zhuǎn)載、匯編、轉(zhuǎn)讓、出售等方式使用，不得將報告的全部或部分內(nèi)容通過網(wǎng)絡方式傳播，不得在任何公開場合使用報告內(nèi)相關描述及相關數(shù)據(jù)圖表。違反上述聲明者，本聯(lián)盟將追究其相關法律責任。
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