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摘要：信息化管理是当前企业管理的重要手段，是企业竞争激烈环境中生存的保障。企业管理的实质在于对企业信息的获取、分析、掌控和有效利用，信息系统建设就成为提升企业管理水平的关键。本文主要从作者实际工作经验入手，分析在数据分析基础上的电力设备检修精细化管理，希望对有关从业人员带来帮助。
关键词：电力设备；数据分析；检修
前言：
经过设备各传感器积累大量的数据实施模拟分析，实现设备预防性的维修。结合数据的分析结果，实现EAM、ERP应用融合，实现IT、OT融合方向，是设备数据分析对维修管理提高的必然选择，分析气数据分析电力设备的预防性维修应用。
1 电力设备的故障和数据分析
1.1 电力设备故障
电力行业的发电机设备种类比较多，但是设备工作原理是大致上相同的，对导电导磁的材料进行合理利用，他们之间产生一定的电磁感应的电路和磁路，从而能够有效的转换能量，这就是所谓构造原则。其中引起电力设备振动异常的原因有很多，我们常见的有设备的设计因素、设备的制造因素、设备运行中产生异常振动、以及设备安装方面和调试方面的因素等。特殊型的构造，下面就对电力设备的故障特点进行详细分析，第一，让主要设备能够直接或者间接触发振动，会让电力设备产生一定的故障问题。第二，设备组件方面的问题，变量会产生一定的影响，具有比较强的相关性，也就是说：电容、电量、温度等之间具有正相关的关系。第三，电力设备的各个部件和振动设备存在一定的差异，所以很有可能导致设备出现异常振动。
1.2 详细分析相关的数据信息
让it和ot进行合理结合，其中主要体现的就是让it企业管理能力与ot工业仪器进行有效的合作，并且让系统独立存在，如果能够有效融合这两种技术，那么其优势也是特别显著的。通常数据的构架设计都是根据整体数据场景进行设计的，主要分为了三个方面。首先，数据信息的获取。根据电力设备不同的故障问题，合理设置了传感器的采集频率和范围，还有比较重要的就是设备自身技术的参数，所以要统一收集相关的数据信息。第二，对数据进行有效储存、适当的处理、合理的分析。我们要对数据信息进行合理的利用和分析，然后对相关的参数数据进行有效的处理和加工。第三，对结果的应用和展现进行有效分析。其中r语言对工具和语法有自带分析功能，然后与一些工具和集成进行有效结合，然后让数据的分析结果能够全面的展现。对于上述的数据设计的框架，根据设备管理的相关规定，详细研究分析收集到的设备参数和运行数据，然后合理展现出其结果的分析和应用，并且结合企业的erp、呼叫中心以及自动化营销等等数据，不仅能够挖掘更深的信息数据，并且还能有助于其业务能力和价值的提升。
2 设备状态检修的总体思路的分析
2.1 设备的故障模式确定
就电气设备故障类型划分通常是按照功能性、非功能性入手，相比非功能性故障，功能性故障所带来的危害比较大，所以在检修电气设备状态的时候，还需注重减少和避免设备故障，避免出现严重的后果。因此，电气设备状态检修开展的时候，还需了解和判断设备的故障类型。变电站设备的各类型，就故障所发生的程度，将其故障划分成灾难性、致命性、临界性、轻度性。故障分类则是以变压器为例，第一，灾难性是指变压器的完全损坏。第二，致命性则是指变压器性能下降或者是在受到严重损伤，还需立即停止运行，及时的进行检修。第三，临性是变压器只是受到轻度损坏，或是性能下降。轻度故障是就变压器正常运行没有任何的影响，但是还需在计划阶段，规定检修的时间。
2.2 合理的选择出设备维修方式
电气设备维修通常是包含事后、隐患、定期、状态的检修，状态检修则是在设备状态的维修方式下，经过捕捉设备潜在故障，结合实际运行的情况制定出详细的计划。就状态检修来讲，关键在于管理设备数据。在维修设备比较复杂的时候，是不能同时存在以上维修方式。
考虑到设备性能的不同，维修方式的选择比例也有着一定差异性，具体还需使用何种维修的方式，还需结合现场实际情况进行选择。就当前情况来讲，故障树判断、模糊综合评判、专家评判等是比较常见的，并且在辅助判断方面则是可以采用计算机系统。
就电气设备状态检修的时候，应充分考虑怎样准确无误的判断出设备故障，原则在于电气设备在线的监测。但是就我国现阶段技术进行分析，在线监测技术还需进一步的完善，就预防性试验、带电测试、运行监视、停电检查等方式，综合性的判断出变电设备性能状态，为变电设备状态检修奠定坚实的基础。
2.3 对电气设备的状态维修周期进行确定
就电气设备的状态检修工作开展是参考规模是故障浴盆曲线，在潜在故障被检测出来，确定进一步检修工作，在保证故障发生前可以把其进行修复，保证设备的安全稳定运行。
就一般情况下，还需具有较长的检测周期，利于潜在事故的恶化监测，但是检测间隔期还需压缩在比较短的时间，保证设备发生前可以将其进行完善处理，恢复电气设备正常运行。就电气设备的状态检修周期，考虑经济性、可靠性，在故障监测过程中，通常不能过于片面，在实际工作阶段采取一定措施进行配合，将多因素实现综合，把各因素合理的兼顾在一个周期，在其中较为有力的工具是模糊决策的绝对比较方法，进而计算出电气设备的状态维修最佳周期。
3 数据分析的电力设备检修维护管理
通常在电力、能源以及钢铁等其他行业中主要运用了企业设备维护管理系统，这就是所谓的eam。对设备进行维护和管理主要是为了提高生产效率，同时能够实现资产绩效的可视化管理，另外我们还要对维修时间过长有所改进，在设备成本降低的同时能够保障设备管理的可靠性。在电力行业中，为了实现一体化的管理模式，其中资产模型和设备台帐的基础就是eam，让低成本预算有所加强，要做到及时预防和保养，从而减少维修次数和成本。根据相关的数据结果表明，设备数据分析的维修管理水平的主要选择就是eam和erp的有效融合，以及it和ot的有效融合。下面就对数据分析方法设备维护管理的流程进行了详细的分析。在实际维修过程中，设备状态的数据主要是通过相关的设备集成部件、自动化控制系统以及系统中传输过程中设备的状态，这些情况都能够把设备基组运行情况能够真实反映出来，在维修工程师确认之后，这些数据就会进入到相关的系统中，能够提现设备的缺陷问题，因此就会产生一定的维修计划和物流需求，通常由eam系统建立维修工单，然后传输给维修小组，随之小组安排专业的维修人员进行及时的检修。另外，如果在维修过程中需要更换某个部件，那么就需要触发相应的采购申请，待申请通过够才能进行采购环节。同时我们首先要着手于采购管理的源头，触发相应的工厂维护、项目管理以及服务等部门，根据相关的采购标准进行采购，从而保障采购的质量和安全。
4 结束语：
总的来说，基于数据分析开展电力设备的状态检修工作，可以为企业高层的决策者奠定坚实的决策依据。设备的数据和主管业务生产、财务、物资、工程管理和人力资源等经营数据融合应用是日后大数据应用的方向、价值方向。经过IT数据、OT数据融合实现，设备运行数据和库存管理的备品备件的数据融合，在采购的过程中，充分减少其库存，提升管理水平。当前企业竞争的日益激烈化，还需进行实时决策或是指导决策，实时数据管理和应用成为未来的发展方向。
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