一、研究背景 钢铁行业是多工序、长流程的流程工业，因此在生产线内的关键设备故障对生产影响巨大，非计划停机将造成企业较大经济损失，给企业的高效生产带来严峻挑战。因此，需要及时发现设备隐患，监控和掌握设备状况，企业可以根据设备状态、生产需要制订预测性维修计划，明确设备维修范围和工作量，使企业由计划性维护转变为预测性维护，有效地减少非计划停机，降低维修费用，减少库存资金占用。 二、管理技术难点 钢铁企业在设备连接维度，存在设备感知手段薄弱、高频数据处理困难、多源多维数据难融合、信息孤岛众多等问题；在预警诊断和决策方面，存在状态识别效率低、诊断准确性差、劣化趋势无法把握、维检决策可靠性低、经验转化知识困难等问题；在同类设备、同类产线设备运维对标中，存在设备术语不统一、故障描述不一、设备颗粒度不一、设备表征数据无序、数据处理差异大等问题；在无人化、少人化的运维机制下，在线监测仪器及技术缺失不满足现场设备维护管理需求。继续采用原有管理模式和技术方法，往往造成设备欠修或过修，严重降低了设备的利用率和可靠性。 三、成果先进性和创新性 本成果以面向智慧钢铁的棒线材生产线数字孪生管理系统项目建设进行现状调研及改造的必要性论证，确定以实现“数据判断、知识决策”的设备智能运维系统项目为设计目标。通过实时采集设备运行过程中的振动、温度、电流、油液杂质、转速等数据，建立多维度的数据分析与优化功能，以数据和信息分析进行有效的判断和决策，准确预测出设备隐患，根据运行状态，安排检修计划，实现了提升生产设备使用效率，同时节约检修成本、有效避免突发故障和事故发生的目的。 四、可推广性 《面向智慧钢铁的棒线材生产线数字孪生管理系统》成果市场前景广阔，项目产品由硬件和软件组成，属于相对标准化的产品，利于产品的推广和大范围应用。 五、经济社会效益 以中国宝武钢铁集团有限公司武钢有限条钢厂为例，通过落地实施棒线材生产线数字孪生管理系统，进行一系列技术创新，建立以故障预测和健康管理为核心的设备运维体系，对于钢铁企业的赋能作用成效明显。据有关数据表明，轧钢生产线使用设备智能运维系统一段时间后，降低维护成本11%，降低设备停机15%，提高生产率7%。同时，解决了重复投入建设，数字资源分散，设备故障预防应对能力不足等问题。