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贺石中 著

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• 设备润滑
• 润滑油分析
• 故障诊断
• 预防性维护
• 设备管理
• 工业维护
• 机械可靠性
• 润滑技术
• 状态监测
• 设备寿命

店铺： 中关村图书大厦旗舰店

出版社： 中国石化

ISBN：9787511445834

商品编码：16734561586

出版时间：2017-08-01

基本信息

商品名称： 设备润滑诊断与管理	出版社： 中国石化	出版时间：2017-08-01
作者：贺石中	译者：	开本： 16开
定价： 85.00	页数：390	印次： 1
ISBN号：9787511445834	商品类型：图书	版次： 1

《智慧工厂运维之道：数字化转型下的设备健康管理与决策优化》 内容简介 在当前工业4.0浪潮席卷全球，数字化、智能化成为企业核心竞争力的时代背景下，传统的设备维护模式已难以满足日益严苛的生产效率、设备可靠性与运营成本的要求。本书《智慧工厂运维之道：数字化转型下的设备健康管理与决策优化》正是顺应这一时代趋势，为广大工业领域的管理者、工程师、技术人员以及对智能制造充满兴趣的读者，提供一套全面、系统且极具前瞻性的设备健康管理与决策优化解决方案。它并非聚焦于某一特定技术或环节，而是从宏观的智慧工厂顶层设计出发，深入探讨如何将先进的数字化技术与精益运维理念深度融合，实现设备全生命周期的智慧化管控，最终驱动企业整体运营效能的跃升。 本书共分为八个章节，层层递进，逻辑严谨，旨在构建一个从基础概念到实践应用，再到未来展望的完整知识体系。 第一章：智慧工厂的基石——设备健康管理的数字化转型 本章将为读者描绘一幅智慧工厂的宏伟蓝图，并着重阐释设备健康管理在其中扮演的关键角色。我们将深入剖析传统设备运维模式存在的痛点与瓶颈，例如被动式维修、信息孤岛、决策滞后等。随后，本章将系统性地介绍数字化转型如何为设备健康管理带来革命性的变革，包括物联网（IoT）技术在设备状态感知、数据采集方面的应用；大数据分析在挖掘设备运行规律、预测故障方面的潜能；人工智能（AI）与机器学习在实现预测性维护、辅助诊断方面的突破；以及云计算、边缘计算等基础设施如何支撑海量数据的处理与分析。本章强调，数字化转型并非简单的技术堆砌，而是战略层面的系统性重塑，旨在构建一个以数据为驱动、以预测为导向、以优化为目标的全新运维范式。我们将通过丰富的行业案例，生动展示数字化转型在提升设备可用性、降低维护成本、保障生产连续性方面所带来的显著成效。 第二章：物联网驱动的设备状态实时感知与数据采集 作为智慧工厂感知层的核心，物联网技术在本章中被赋予了重要地位。本章将详细介绍各类传感器技术，如温度传感器、压力传感器、振动传感器、声学传感器、电流传感器等，以及它们在实时监测设备运行状态中的作用。我们将探讨工业物联网（IIoT）平台如何实现设备数据的统一接入、清洗、存储与初步处理，并深入解析数据采集的策略与方法，包括采样频率的选择、数据传输协议的优化（如MQTT, CoAP等）、以及如何克服网络不稳定、数据安全等挑战。此外，本章还将介绍无损检测技术（如超声波、红外热成像等）在设备早期缺陷发现中的应用，以及如何将这些离散的检测数据与在线监测数据整合，形成更全面的设备健康画像。 第三章：大数据分析赋能设备健康洞察与趋势预测 海量设备运行数据是实现智慧运维的宝贵财富。本章将深入探讨大数据分析在设备健康管理中的应用，从数据的清洗、预处理、特征工程到各种分析模型的构建。我们将介绍常用的数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等，如何帮助我们发现设备运行中的异常模式和潜在故障。更重要的是，本章将重点讲解时间序列分析、统计建模（如ARIMA, Prophet等）以及机器学习模型（如支持向量机SVM, 随机森林Random Forest, 梯度提升树GBDT等）在设备故障预测与寿命预测方面的强大能力。我们将详细解释如何利用历史故障数据、运行参数、环境因素等构建预测模型，实现对设备故障的提前预警，从而由“事后被动维修”转变为“事前主动干预”。 第四章：人工智能与机器学习在预测性维护中的深度应用 预测性维护（PdM）是智慧工厂运维的核心目标之一。本章将聚焦人工智能（AI）与机器学习（ML）在PdM中的深度应用。我们将介绍各类机器学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习，在设备故障诊断、剩余寿命预测（RUL）、异常检测等任务中的具体实现。本书将详细阐述如何构建能够识别复杂故障模式的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）用于分析振动信号的频谱特征，循环神经网络（RNN/LSTM）用于处理时间序列数据以预测故障发展趋势。此外，本章还将探讨迁移学习、联邦学习等先进AI技术在处理数据稀疏性、保护数据隐私等问题上的应用潜力。通过大量的算法原理讲解、模型训练过程演示以及实际应用案例，读者将能够深刻理解AI如何将设备运维提升到一个全新的智能维度。 第五章：设备全生命周期管理与优化决策支持 本书认为，有效的设备健康管理应贯穿设备的整个生命周期，从采购、安装、运行、维护直至报废。本章将系统性地介绍设备全生命周期的管理框架，包括如何基于运行数据和预测模型，优化设备的采购决策，选择更可靠、更易维护的设备；如何建立标准化的安装与调试流程，确保设备从一开始就处于最佳运行状态；如何通过精益化的维护策略（如基于状态的维护CBM、预测性维护PdM）来延长设备寿命，提高可用性；以及如何在设备接近报废时，结合其健康状况、经济效益和环保要求，做出最优的报废或升级决策。本章还将重点介绍决策支持系统（DSS）的设计与应用，如何整合各类数据与分析模型，为运维管理人员提供科学、量化的决策依据，例如最优维护时机选择、备件库存优化、维修资源调度等。 第六章：数字化运维平台建设与集成 要实现上述的智慧化运维，一个强大的数字化运维平台是不可或缺的。本章将从技术架构、功能模块、数据集成等方面，详细介绍数字化运维平台的建设要点。我们将探讨平台的关键组成部分，如数据采集与处理模块、设备信息管理模块、故障诊断与预测模块、任务调度与管理模块、报表与可视化模块、知识库与专家系统等。本章将强调平台建设的开放性、可扩展性和安全性，并深入讨论如何实现与企业现有ERP、MES、SCADA等系统的无缝集成，打破信息孤岛，构建统一的数据视图。此外，本章还将介绍平台在用户界面设计、移动端应用、与AR/VR等新兴技术的结合，以提升运维人员的操作便捷性和工作效率。 第七章：智能工厂下的运维协同与人才培养 智慧工厂的成功不仅仅依赖于技术，更在于人与技术、人与人之间的协同。本章将探讨在数字化转型背景下，如何构建高效的运维协同机制。我们将分析不同部门（如生产、设备、IT、质量等）之间的沟通与协作模式，以及数字化平台如何促进信息共享和流程协同。本章还将重点关注运维人才的培养与转型，分析未来智慧工厂对运维人员所需技能提出的新要求，包括数据分析能力、系统操作能力、跨领域知识融合能力等，并提出相应的培训体系和激励机制。此外，本章还将讨论如何利用数字孪生（Digital Twin）技术，构建与物理设备实时同步的虚拟模型，用于模拟、测试、培训和远程指导，进一步提升运维的智能化与协同化水平。 第八章：未来展望——迈向自主化与绿色化运维 在技术的不断演进下，设备健康管理与决策优化将走向更高级的形态。本章将对未来发展趋势进行展望，包括人工智能在更高层面的自主决策能力，例如能够自主规划和执行维护任务，甚至实现自我修复；工业物联网向工业互联网的演进，构建更广泛、更开放的设备互联生态；以及区块链技术在设备数据安全、供应链溯源等方面的应用。本章还将重点关注绿色化运维的理念，如何在保障设备可靠性的同时，最大限度地降低能源消耗、减少碳排放、优化资源利用，实现经济效益与环境效益的双赢。本书将鼓励读者积极拥抱变化，持续学习，共同探索智慧工厂运维的无限可能。 本书通过理论阐述、模型介绍、案例分析和前沿展望相结合的方式，力求为读者提供一套系统、实用且具有启发性的智慧工厂运维解决方案。无论您是负责企业设备管理的决策者，还是深耕于现场一线的技术专家，都能从中获得宝贵的知识与启示，共同推动企业迈向更高效、更可靠、更智能的未来。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直认为设备润滑就是定期添加润滑油，保持机械部件的顺畅运转，殊不知这个看似简单的过程背后隐藏着如此多的学问。这本书的内容完全超出了我的认知范围。它不仅仅是介绍不同种类的润滑剂及其性能，更重要的是深入探讨了“诊断”这个概念。书中详细阐述了各种润滑诊断的方法，包括油液分析、震动分析、红外热成像等等，而且不仅仅是介绍这些技术本身，更关键的是如何解读这些数据，如何从中发现潜在的问题，并预测设备可能出现的故障。我尤其被书中关于“故障模式与润滑关联性”的部分吸引，作者将常见的设备故障与润滑不良之间的关系梳理得非常清晰，例如，过高的温度、过度的磨损、异常的震动，这些信号背后可能指向的润滑问题，书中都给出了详尽的解释和相应的解决方案。而且，书中还强调了“预防性维护”的重要性，通过定期的润滑诊断，能够提前发现问题，避免设备发生严重的损坏，从而大大降低了维修成本，延长了设备的使用寿命。读完这本书，我才真正理解了“防患于未然”的含义，也认识到润滑诊断在现代工业生产中的关键作用。

评分☆☆☆☆☆

收到这本书时，我并没有抱太高的期望，毕竟“设备润滑诊断与管理”这个主题听起来就比较偏工程技术，我担心会过于枯燥乏味。然而，这本书的内容给了我巨大的惊喜。它以一种非常人性化的视角来阐述润滑管理，并没有一开始就抛出大量的专业术语和公式，而是从设备运行的“健康”角度出发，将润滑比作设备的“血液”。书中详细解释了为什么润滑剂会失效，失效的原因有哪些，以及失效后会对设备造成什么样的影响。我特别喜欢书中关于“润滑剂失效的早期预警信号”的章节，它列举了许多在润滑剂性能下降初期就可以观察到的迹象，比如油品的颜色变化、粘度的异常、异味的产生等等，这些都是非常实用的信息，让我今后在检查设备时能更加细致和有针对性。而且，书中还探讨了如何建立一套科学的润滑管理体系，包括润滑计划的制定、润滑剂的储存与管理、润滑作业的规范等等，这些内容对于提升设备运行效率和可靠性具有非常重要的指导意义。这本书让我意识到，润滑管理绝非小事，而是关系到整个生产系统稳定运行的关键环节。

评分☆☆☆☆☆

我一直对精密机械的维护保养充满好奇，也曾尝试阅读过一些相关的技术资料，但总是感觉缺乏系统性的指导。直到我翻开这本书，才真正体会到“诊断”和“管理”在设备润滑中的核心价值。书中并没有停留在简单的“如何加油”的层面，而是深入剖析了“为何要润滑”以及“如何科学地润滑”。我被书中关于“润滑剂在不同工况下的选择原则”的部分深深吸引，作者通过大量的图表和数据，将不同类型润滑剂的适用范围、优缺点进行了详细的对比分析，并结合具体的设备类型和运行环境，给出了极具参考价值的选型建议。更让我印象深刻的是，书中详细介绍了各种润滑诊断技术，并以案例的形式展示了如何通过这些技术来识别设备运行中的异常，例如，通过油液中的磨粒分析来判断轴承的磨损程度，通过红外热成像来检测设备的发热点，这些都为我提供了非常实用的操作指南。这本书让我明白，润滑管理是一门集科学、技术和管理于一体的综合性学科，需要系统的知识体系和严谨的操作流程才能真正做到有效。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目，一开始让我以为是那种侧重于理论公式和技术参数的专业书籍，我购买的初衷是想了解一些关于润滑剂成分和性能的背景知识。然而，书中的内容却完全出乎我的意料，它更像是一本关于“设备生命周期管理”的指南，而润滑诊断和管理只是其中的一个重要组成部分。书中探讨了设备从设计、制造、运行、维护到报废的整个生命周期，并着重强调了在各个阶段如何通过有效的润滑策略来延长设备的服役寿命、提高运行效率。我尤其欣赏书中关于“设备可靠性工程”的章节，它将润滑管理与整体的可靠性目标紧密联系起来，阐述了如何通过精准的润滑来降低故障率，提升设备的可用性。书中还提及了许多关于“预测性维护”的概念，通过对润滑油液进行定期的检测和分析，可以提前预知设备的潜在故障，从而安排最佳的维修时机，避免非计划停机造成的巨大损失。这本书的视野非常开阔，让我从一个更宏观的角度去理解润滑的重要性，它不仅仅是单纯的技术操作，更是企业成本控制和运营效率提升的重要策略。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目听起来就很高深，我抱着学习的心态买来一看，结果完全打开了新世界的大门。书中并没有我预期的那种枯燥的技术手册风格，而是用一种非常生动、甚至带点故事性的方式，将设备润滑的方方面面娓娓道来。我特别喜欢其中关于“润滑剂的生命周期”的章节，它不仅仅是讲解润滑剂的物理化学性质，更是从一个“活的”角度去剖析它在设备中扮演的角色，如何从最初的新鲜状态，到工作中的磨损，再到最终的失效，每一个环节都描述得极其细致，让我深刻理解了“润滑”不仅仅是“加油”，而是一个复杂而动态的系统工程。作者通过大量的案例分析，将理论知识与实际应用完美结合，例如在描述某种润滑油在高温高压环境下如何保持性能时，引用了航空发动机的实际案例，那种身临其境的感觉，仿佛我就是那个现场的工程师，在分析数据、做出决策。让我印象深刻的是，书中还探讨了润滑诊断的“艺术性”，不仅仅是依靠冰冷的仪器读数，更是结合了设备运行的声音、气味、震动等多种感官信息，这让我意识到，真正的专家不仅需要技术，更需要丰富的经验和敏锐的洞察力。整本书读下来，感觉像是在听一位经验丰富的师傅在传授绝学，一点点地引导我进入一个全新的领域。