raybet最佳电子竞技平台近年来，随着工业化进程的不断加速和信息化技术的飞速发展，数字化制造技术越来越受到人们的关注和重视，卷烟行业生产制造数字化转型已是企业高质量发展的一条必由之路，江西中烟工业有限责任公司井冈山卷烟厂动力车间以设备巡检管理为突破口，推动企业数字化转型。

　　传统的人工巡查巡检主要依靠点检人员的视觉、嗅觉、听觉和触觉等感官进行，这种方式对人员的责任心、工作经验要求较高，巡查巡检效率低下，还可能存在错判、漏判的现象，导致设备隐患无法有效解决。

　　为解决巡检时间长、工作效率低等痛点问题，该厂动力车间组织部门相关人员积极开展交流研讨，经过集思广益，建立了一套设备智能点检系统，巡检人员可通过手持点检终端设备，识别设备附近粘贴的NFC卡，通过蓝牙温度、振动传感器自动检测设备运行状态，通过点检终端上传至智能点检系统，实现数据实时上传。

　　“以往巡检需要2个小时左右才能全部检查完，现在1个小时就已经完成了检查，并填写完了点检记录。”巡检电工陈勇军说道。设备智能点检系统的成功运行，既提高了点巡检人员的检查效率，又保证了设备点检的精确度。

　　空调机组是卷烟生产工艺保供的重要设备，而空调风机作为空调机组的核心关键设备，一旦发生故障，配件采购周期长，维修困难，将会对生产造成严重影响。空调风机处于设备内部，日常点巡检无法有效观察，长期处于监测的盲区。

　　该厂动力车间深入开发智能点检系统，建立设备动态监测系统模块，通过在空调风机上安装4支温振一体式传感器，实时将风机运行的温度、振动、频率等数据上传至智能点检系统，并自动将各类数据信息以波形图形式展现，当波形图出现异常波动，即可进行分析，以确定设备异常的情况。

　　通过动态监测系统，巡检人员可及时发现风机叶片、轴承、齿轮等部件的磨损情况，并进行预防性维修，有效保障了生产期间空调机组的安全运行。

　　人工智能是当前社会科技发展新一轮科技革命和产业变革的关键核心技术，也是企业推动数字化转型道路上不可或缺的力量。

　　该厂动力车间以温度、振动、音频大小等多个数据指标为设备故障规则的基础，采用知识建模和人工智能技术，构建一个智能诊断的设备信息数据库，并将预置的设备故障模型导入数据库。通过人工智能算法，对点检人员上传以及设备实时监测的异常数据进行智能分析和故障特征提取，做到设备运行状态的监测分析、健康评估以及趋势预测，并结合数据库进行推理，给出诊断结论及对策建议，并通过报警提醒人员注意设备健康状况。

　　通过智能故障诊断技术的实施，极大加快了故障的定位及维修速度，同时也降低维修、巡检人员的技术门槛，对设备的安全管理有着重要的意义。

　　设备点检系统的有效落地，为企业数字化转型的道路打下了坚实的基础，接下来，江西中烟井冈山卷烟厂动力车间将持续探索数字化发展的新思维、新模式、新技术，由制造向“智”造转变，全面推进企业数字化转型工作。(曾嘉豪)

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