国机智能两大解决方案入选工信部

日前，工信部正式发布了“支撑疫情防控和复工复产工业互联网平台解决方案入围名单”，全国共计66家企业入选，其中，广东共有12家企业。国机智能科技有限公司旗下2家企业入选，广州机械院以《重大装备润滑安全远程监控与智能运维解决方案》，国机智能技术研究院以《国机智能iSINOPlat防疫物资制造装备智能运维解决方案》入选。

据了解，本次征集以解决新冠疫情发生以来工业企业面临的关键问题为导向，关注提升短期和长效相结合的解决方案供应能力，遴选一批技术先进、成效显著、有借鉴推广意义的工业互联网平台解决方案。申报主体包括了制造企业、信息技术企业、互联网企业、电信运营商及科研院所等，并且要求申报主体具有较好的经济实力、技术研发和融合创新能力，同时解决方案能有效支撑开展疫情科学精准防控，或能快速解决因疫情造成的企业停工停产问题，或能提供面向产业、区域的服务保障，并有可量化的经济效益或社会效益。

《重大装备润滑安全远程监控与智能运维解决方案》总体目标为搭建一个基于油液在线监测、智能诊断、网络决策的装备润滑磨损风险智能识别、监控、预警系统，该系统可针对不同特定设备进行磨损失效溯源、大数据分析、故障模式建立、以及通过人工智能做出维修决策等，依托该系统建立重大装备润滑安全远程监控与智能运维整体解决方案，保障重大装备高效运行。

其中这个方案关键技术包括创建一个基于在线油液监测、智能诊断、运维云平台、移动APP(简称“四位一体”系统)的重大装备润滑安全远程监控与智能运维系统，针对不同特定的工业设备进行在线油液监控、C/S或B/S模式下的智能预警、大数据分析与失效模式建立、润滑劣化溯源、智能维护等。

《重大装备润滑安全远程监控与智能运维解决方案》技术成果所来带的积极影响:

第一：保障高端装备的可靠、安全、经济运行，有效解决因疫情造成的企业设备运维难题，助力制造企业产能恢复，为企业复工复产提供支撑；

第二：突破智能诊断/溯源核心算法及传感技术，解决了制约设备远程运维发展的卡脖子问题；

第三：推动能源电力、石油石化、海洋、交通等关键设备维护从定期维保、事后维修向事前预测性维护转变；

第四：促进绿色发展，实现节能降耗减排，降低企业运维成本。

《重大装备润滑安全远程监控与智能运维解决方案》，融合了工业人工智能、大数据、云计算、工业互联网等先进数字技术，为装备制造业数字化、网络化、智能化转型升级提供有力支撑，推广和应用在我国三峡水电站、广州石化、山东招金矿业等数百家企业重大设备，为保障国家重点工程与重大装备安全做出了突出贡献。

《国机智能iSINOPlat防疫物资制造装备智能运维解决方案》——“易维防疫物资制造装备智能运维产能监控平台”，通过系统快速搭建，实现分布在各地的国机智能口罩机状态、产能等数据的边缘端采集和计算，实现了口罩机生产现场产能动态监控、设备状态监控、故障异常报警等功能，支撑企业及政府对防疫物资生产整体情况进行掌控，为防疫物资生产装备平稳可靠运行提供技术支持。

iSINOPlat平台具备MOM(Manufacturing Operations Management，制造运营管理系统)所要求的全部功能，能够通过PaaS层对外提供微服务，而解决方案是面向防疫物质制造装备智能运维场景，通过积木式组合配置方式整合其中的工厂模型、资产管理和设备监控这三个模块服务所形成。

基于iSINOPlat工业互联网平台的防疫物资制造装备智能运维解决方案，在企业端，实现防疫物资生产装备的状态和产能等数据的边缘端采集和计算，车间现场基于专用的数据采集器采集设备运行数据并进行处理，将处理数据上传云端，一方面实现产能动态监控、设备状态监控、故障异常报警、数据挖掘和分析处理，以及多方式动态数据可视化展示，支撑企业及政府从远程即可掌控生产整体情况。

目前，易维防疫物资制造装备智能运维产能监控APP可通过手机、PC等终端对分布在江苏、广东等全国各地的多家口罩生产企业的生产装备的生产状况进行查看，并进行生产监控及智能运维管理。可对企业生产汇总数据，包括总产量、产能对比、设备信息、报警信息等，以及对防疫物质制造设备各类运行数据进行采集后，通过图形化方式进行汇总分析展示。该解决方案在二重(德阳)重型装备有限公司、经纬纺机集团、中海油集团，通过系统的示范应用、大大提升了企业生产运营管理、车间制造执行的智能化水平；

《国机智能iSINOPlat防疫物资制造装备智能运维解决方案》重点关注防疫物资生产设备运行，并建立起完善的设备管理体系。在新冠肺炎疫情防控期间，通过建立与客户联系的直接通道，缩短设备故障的处理时间，保证产能的有效发挥，对于保障国家关键防疫物资供给尤为关键，也是体现国家智能制造发展成果的窗口；同时，防疫物资作为非常阶段的重要消费品，甚至中长期战略储备物资，摸底其生产能力，了解其确切产能，都显得至关重要，实时掌握真实的生产数据可为相关部门决策提供必要的数据支持，无论在当前“拉产能”或日后可能根据实际需求进行“去产能”，真实的产能数据都可为国家相关部门制定政策提供数据参考。