作为创新性提出“设备智能运维”概念的先行者，宝武智维程本俊提到，智能运维就是将运维核心，从“人”转变为“数据”。传统运维方式对人的依赖性强，要求现场服务，效率相对较低且对人力资源需求量较大。而智能运维强调是以数据为核心，是基于设备状态变化趋势的智能决策，能够提供运行监测、异常数据报警、故障准确定位等服务，并对设备进行健康评价、劣化趋势预知、使用寿命预测等未来状态预测。在节省人力、提升效率、实现远程操作的同时，运维服务的准确性也得以大幅提升，让设备能够更稳定、可靠地运行。智能运维核心内涵可总结为“远程、智能、共享”。

针对设备智能运维在钢铁行业的具体实践和应用效果，程博士进一步分享了斯凯孚在钢铁行业广泛推广并取得显著成效的应用案例，通过软硬件和算法的开发工作，斯凯孚基于齿轮箱的诊断能力大幅提升，近两年内成功诊断了近20次的热轧齿轮箱故障，避免了18次非计划停机。通过设备在线监测系统的实施，实现最佳设备维修策略，提高设备可开动率、减少维护成本、提高设备安全性和可靠性。钢厂的整体运维模式从被动维护转变为预测性维护，大大减少意外宕机次数，通过合理的运维服务使得设备使用寿命延长了约30%，大幅降低了备品备件消耗成本。

智能化转型不能一蹴而就，也并非一企之力可以实现，需要全产业生态上下游共同努力。在智能运维领域，斯凯孚和宝武智维保持了密切的合作。宝武智维是行业平台的代表，拥有多样化的设备、数据、智能维护的需求。斯凯孚作为产品和方案的开发者，在与宝武智维的合作中不断地推进技术研发，希望通过宝武智维行业平台，将斯凯孚的产品和方案更好地呈献给终端用户。斯凯孚轧机齿轮箱的故障诊断解决方案以服务的方式部署在宝武智维的平台中，就是典型的融合案例之一。

除应用具体技术、算法外，斯凯孚也携手宝武智维共同研究、解决行业面临的难题。例如，曲柄飞剪是轧钢工艺的重要设备之一，在生产过程中，一旦发生设备故障或工艺失效，便会造成巨大的经济损失。然而其运行环境存在载荷高、冲击大、无周期性旋转等情况，使得传统振动分析无法进行设备监控。面对这一难题，斯凯孚基于宝钢热轧产线的真实数据，利用数据分析和建模技术初步构建智能飞剪监测方案，实现了工艺异常诊断，以及关键设备故障诊断，保证设备稳定运行，有效避免不必要的经济损失。

智能化作为未来设备管理发展的必然方向，需要行业上下游紧密配合，构建数字化、智能化生态，实现行业协同发展。以斯凯孚和宝武智维为代表的设备智能运维领域先行者，已为行业贡献了丰富的技术架构、商业模式、应用案例和应用实绩，为不同钢铁企业掌握智能运维前沿技术，构建智能运维体系，提升自身设备智能运维水平提供重要参考。

更多精彩内容，请关注《世界金属导报视频号》，收看直播回放！