近日,上海市经济和信息化委员会推出中国化学工程科技公司、上海蓝亚石化设备检测所等一批典型成功实践案例,以全面推动AI赋能新型工业化落地。作为国家新型工业化战略的先行者,上海市各领军企业聚焦设备运维、能源安全、工业互联等重点领域,通过人工智能与制造行业等实体经济深度融合,率先构建起覆盖研发、生产、服务全链条的智能化解决方案,为制造行业高质量发展注入“上海动能”。
中国化学工程科技公司:构建闭环智能运维服务新模式
去年底,由中国化学工程科技公司为上海试四化学品有限公司提供的智能运维服务顺利实现线上线下运维一体化应用,达成设备高效预测性维护目标。通过“人工智能+检维修”的创新模式,该应用实现了对化工设备全生命周期的保障管理。这也是在“灯塔工厂”上海华谊新材料厂实施首个试点项目后,智能运维服务的又一成功实践。
设备检修运维属于劳动密集型、风险密集型传统行业,对人工经验依赖性强,往往存在“欠修、过修”、专家技术资源不足、劳动力来源不足等问题。近年来,中国化学工程科技公司积极探索运用人工智能等创新技术,逐步向以数据为核心的模式转化,为工厂提供远程运维和现场检修的一体化服务,推动检维修行业的高端化、智能化、绿色化升级。
据中国化学工程科技公司智能运维与数字化事业部部长张洋介绍,智能运维服务是一套融合了人工智能、大数据、物联网等前沿技术的完整智能制造系统解决方案,以先进的监测体系全面采集多维数据,创新性地引入数字孪生技术构建设备虚拟映射模型,敏锐捕捉设备的异常状态波动以及潜在的早期故障隐患,同步开展深度故障诊断分析,生成详尽的检维修专业建议。该应用通过精确剖析故障所在部位、精准预测故障发展趋势,逐一攻克在设备运维管理、生产效能提升、安全稳定运营等方面的一系列复杂难题。
上海蓝亚石化设备检测所:智能诊断体系为装备安全运行护航
在我国能源及相关产业领域,能源装备的安全诊断与检验检测工作意义重大,不仅是保障生产安全、稳定运行的关键环节,也有着广阔的市场发展空间。随着大语言模型等前沿技术强势崛起,能源装备安全诊断和检验检测领域迎来了发展契机。
近期,中国浦发机械下属上海蓝亚石化设备检测所有限公司(以下简称“上海蓝亚”)将人工智能大语言模型与数字化软件有机融合,搭建了一套面向超期服役、“带病”运行以及失效设备的智能诊断评价体系。
这套智能诊断评价体系可借助数据驱动的智能分析手段,对能源装备“健康”状态进行准确预测与评估,为能源装备安全诊断提供了新思路。特别是在设备故障预警、剩余寿命预测、故障模式识别等关键环节,以及当设备结构复杂导致难以实施有效检验的情况下,AI大模型的应用尤为显著,大幅提升了诊断的准确性、智能化程度。
在此智能诊断评价体系基础上,上海蓝亚项目团队还相继开展了在线检验技术和检验检测新技术的研究。团队创新性提出了一种兼顾经济性与安全性的设备分级管控方法,通过优化检测工艺提升检测效率和精度。
该项目形成了基于大数据的智能风险管控体系。通过开展能源装置设备的多元数据采集与融合工作,团队构建起涵盖服役设备分类、分级、损伤失效模式、检验策略、在线检测、风险预警等多个模块的分级智能管控系统,将管控系统部署到设备完整性管理平台,实现服役设备日常监测、风险提示、预防和处置等智能化管理。
“这一项目的技术突破和创新成果,填补了国内在部分高端设备检验检测技术上的空白,将推动能源装备行业检验检测向智能化、信息化方向技术升级。”上海蓝亚相关项目负责人介绍说,项目计划将技术应用范围从传统油气领域进一步拓展至核电、风能、太阳能等其他能源装备及工业领域,致力于进一步提升多行业设备的安全诊断与监测能力。
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