智能运维系统的优化方案

2023-06-28 理论教育版权反馈

【摘要】：图4-3所示为IMS提出的智能运维系统设计架构。图4-3智能运维系统设计架构开展智能运维与服务所需的三个基本要素为智能设备、智能分析和智能决策。智能决策通过先进的可视化工具和远程操作工具将人与设备进行连接，实现人在回路的控制决策支持；在运维、排程、诊断、安全保障等方面提供决策支持服务。智能运维系统涵盖5个层次：连接、监控、分析、预测和优化。

美国智能维护系统（intelligent maintenance systems，IMS）中心在2000年率先提出了智能运维系统的概念：利用传感器从设备端采集数据，再利用本地的智能分析软件（由Watchdog Agent®作为驱动内核）进行分析后获得设备当前的监控状态，对设备的健康状态进行预测后采用预测性维护方式，实现设备的零故障运行；同时将设备使用过程中积累的大量数据进行深度挖掘后形成的经验知识反馈到设计端作为改善的依据，从而形成设备闭环的全生命周期信息管理。图4-3所示为IMS提出的智能运维系统设计架构。

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图4-3　智能运维系统设计架构

开展智能运维与服务所需的三个基本要素为智能设备、智能分析和智能决策。

（1）智能设备

利用传感器和通信技术将分布在世界各地的设备、设施、集群、社区网络相连接；利用嵌入式智能、软件技术、控制技术等实现本地设备的智能化功能。

（2）智能分析

将机理模型与智能数据分析工具相结合，建立虚拟与实体相互映射的分析模型；将专家知识、预测算法和自动化技术相结合，实现人工智能分析系统。

（3）智能决策

通过先进的可视化工具和远程操作工具将人与设备进行连接，实现人在回路的控制决策支持；在运维、排程、诊断、安全保障等方面提供决策支持服务。

智能运维系统涵盖5个层次：连接（connect）、监控（monitor）、分析（analyze）、预测（predic）和优化（optimize）。

（1）连接

从资产或生产过程记忆数据管理到设备价值的数据采集。

（2）监控

重点帮助客户了解资产和生产流程的性能以及可视化。可视化使用户更加清楚地了解机器的操作情况和运行状况。如今的软件可以结合功能强大的操作界面解决方案，对实时决策、高性能和可靠性予以支持，可用的软件有RXi display、Proficy HMI/SCADA Ifix、Proficy HMI/SCADA-CIMPLICITY等。

（3）分析

基于历史和实时数据有助于确定问题的根本原因，从而了解其中的相关性和趋势，并能有效地解决问题。

（4）预测

专注于提供先见之明成为迫在眉睫的问题，这样就可以防患于未然，避免出现问题，推动更宏观的过程的一致性和延长资产的正常运行时间。

（5）优化

最大化资产和流程的性能，已达到所有期望的效果，并充分利用工业互联网优势的性能潜力。

智能运维系统的优化方案

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