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为什么要实现运维方式的转型？
当前一些生产性企业工厂实施了数字化应用，逐渐意识到了工厂生产数据的价值CONTROL ENGINEERING China版权所有，然而对于大部分工厂来说，这些数据的最大用途是生成提交给各部门的报表，并未实现数据增值服务。对于运维人员来说，运维依然日常例行巡检、排班倒班、维修设备，这些活动占据了大量的工作时间，工作负荷较高。对于运维管理人员来说，运维是时刻监测现场的运行性能，应对生产中出现的突发状况，确保生产的稳定运行。
随着互联技术的革新、大数据的广泛应用，在当前行业发展趋势和政策的双重作用下，每个生产企业都在探讨自己的发展方向以及发展措施。在这个思索的过程中，我们自然而然会问到一个问题，生产企业是否认为需要继续沿袭上述的运维理念，关注点是否有了新的变化呢？
根据罗兰贝格的调研，对于制造型企业来说，85%以上的受访者认为运维服务商应更多地关注数字化方案规划能力，97%的受访者认为运维服务商应提供主动、完整的数字化运维服务方案。从生产企业自身角度出发，传统的维护方式已无法适应当前数字化转型发展的要求，融汇物联网理念、应用先进数字化手段的新型运维解决方案是未来的发展趋势。这就带来了一个新的问题，运维方式的方向在哪里。
运维方式转型的方向
当前生产企业所采用的运维方式通常分为三种：被动式维护、预防式维护和预测性维护。三种运维方式的对比如下表所示：
通过上表，我们可以看到传统被动式维护、预防性维修，难以准确把握设备有无故障、故障类型、故障部位及故障程度。另外，由于良好部位的反复拆卸，机械性能往往不理想，甚至低于维修前。因此采用这两种维护方式造成了维护维修成本巨大控制工程网版权所有，故障未能及时处理带来的停车损失更是不可估量。
预测性维护是“工业4.0”提出的关键创新点之一，它将状态作为依据控制工程网版权所有，对设备进行连续在线的状态监测及数据分析，诊断并预测设备故障的发展趋势，用户依据此类信息制定预测性维护计划以及维修工作的确认，涵盖了设备状态监测、设备故障诊断、故障状态预测、维修决策支持和维修内容确认的全过程。预测性维护能够帮助企业将计划外停机的风险和资金影响降至最低，因此运维方式的数字化转型能够实现成本的节约和效率的提升。
如何实现预测性维护？
为了帮助企业更好地实现维护管理，运维团队需要考虑人员、管理流程、技术辅助工具和维护数据这四方面的内容，将运维平台化，不再拘泥于以往“运维=维修”的理念。
建议生产企业考虑以下几个维度的内容，实现人、技术和流程的密切配合，实现用数据驱动维修决策的制定，将数据的价值融入运维过程：
1. 确保数据的准确性
越来越多的生产企业意识到大量的数据积累是必要的，可用作以后建模的基础和决策制定的数据支撑。然而通过对于部分企业的调研，一些现场设备选型不匹配，导致数据准确性降低，缺乏参考、存储和分析的价值，无法制定合理的运维计划。对于生产企业来说，确保数据的准确性是实施数字化工厂各项功能模块的基本要求控制工程网版权所有，也是奠定数字驱动生产的基础。
2. 搭建预测性数据平台
搭建平台的目的是实现数据的流动，需要考虑数据的接口、数据种类的全面性等特性，建立场景分类标签，形成规范的、紧密结合业务的资产标签等标识，最终在应用数据层提供可视化支持，例如厂级设备可视化驾驶舱，驾驶舱能够提供电子巡检、台账管理、报警原因分析、报表等画面。
3. 引入机器学习
机器学习能够提升预测性维护的价值，帮助操作人员和维护人员迅速鉴别表明设备问题的数据异常。机器学习能够生成设备模型，识别并模拟设备的运行，从而预测设备的剩余使用寿命和特定时间内的设备故障。
4.规划智能运维流程
根据实际运维的要求，提供KPI统计报表和分析报告，提供优化措施建议，自动执行优化策略，提高运行效率。
5. 复合型人才的培养
生产企业将生产相关的经验汇总成各种知识库，不断进行知识库的更新和优化，帮助各专业人员提升专业素养和全面培训CONTROL ENGINEERING China版权所有，为未来数字化转型提供复合型人才。
生产企业根据实际生产定制各种应用场景，实现数据的协同、共享和复用。例如搭建仿真环境，提高工艺、操作人员等对于现场工段的洞察力，为各专业人员提供辅助工具，实现更好地沟通、更快速地学习以及制定更高效的决策。
结束语
数字化转型的制胜基础是运维方式的转型，数据平台和优化分析工具已经成为提高企业经济效益的重要途径，相信未来会有越来越多的生产企业实现数字化运维。
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