远程运维服务模式研究
摘要：远程运维服务作为智能制造模式的一种，是主动预防型运维、全生命周期运维和集成系统运维在集中化、共享化、智慧化趋势下的集中体现。本文通过对我国提供远程运维服务的典型代表金风科技实施远程运维服务模式的探讨，总结出未来开展远程运维服务的内涵，并针对政府和企业提出了四点建议：加快智能化装备改造与应用，推动企业运维技术升级；加强技术人才培育，为运维监控与解决提供智力支持；加快运维模式转变推动全生命周期运营；加快远程运维服务模式与其他智能制造模式的融合。
关键词：远程运维；金风科技
引言
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等[1]。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。当前，以智能制造为代表的新一轮产业变革迅猛发展，数字化、网络化、智能化日益成为制造业的主要趋势。为加速我国制造业转型升级、提质增效，深入贯彻实施《中国制造2025》，“十三五”期间智能制造工程将同步实施数字化制造普及、智能化制造示范，分类开展离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务5种新模式试点示范[2]。
作为五种智能制造模式的典型代表，远程运维是运维服务在新一代信息技术与制造装备融合集成创新和工程应用发展到一定阶段的产物，它打破了人、物和数据的空间与物理界限，是智慧化运维在智能制造服务环节的集中体现。新疆金风科技股份公司作为全国首批智能制造综合试点示范企业，其从2014年始开展的“风电设备远程运维服务试点示范项目”基于金风大数据中心、全球监控中心、远程专家系统、资产管理系统等核心应用，为整个风电场全寿命周期内的流程及状态提供智能
化运维解决方案。在当前制造环节向数字化、智能化、服务化转型的重大机遇期内，总结和推广金风科技的远程运维服务模式，对推动远程运维服务智能制造新模式的试点示范，加快该模式与其他智能制造环节的融合与协同，有着重要的示范意义。
一、远程运维服务模式的内涵
（一）广泛性、网络型的服务与仓储体系是业务支撑
远程运维服务存在一定的空间界性，一般适用于大型设备厂商，这就需要企业在线下布局自身或者第三方的仓储与物流运输体系，来支撑远程设备的运输、现场安装、现场检修与维护。首先，广泛性的服务与仓储体系可以满足更多企业的购置要求，为企业全国乃至全球的产业布局、参与国际市场竞争、进行市场开拓提供支持。其次，远程运维服务在智能化检测、集中化监控与预警后，对出现的设备问题在监控中心不能解决的情况下，需要设备的线下维护人员进行现场检修与设备的更换。网络化布局的仓储体系就能够对这类设备故障给予快速响应，保证系统解决方案的顺利实施。
（二）智能化技术和设备的改造与运用是服务基础
远程运维服务存在一定的物理界性，要实现装备物联化、监控在线化、诊断智能化、维护服务协同化，需要智能化技术和设备的改造与运用，将信息传感设备与互联网连接起来进行信息交换，为远程运维信息数据的搜集、分析等提供服务基础。运维智能化设备包括三个层次：一是感知层。通过在设备中装置智能芯片、传感器、控制器等，实现智能感知、精确度量。二是传输层。部署的智能化传感器、网络设备将数据和信息通过传输层，实现设备之间的互联互通、智能匹配和协同传输。三是交互层。该层布局大数据和云计算技术设备、VR或AR设备，以此来实现数据的交互，从而对数据进行处理、分析，同时实现人机交互、人员与现场及设备的互联互通，推动人工智能、智能分析与智能决策。
（三）大数据、云计算平台的建设与管理是技术保障
远程运维服务面临着海量的数据，如何对数据进行快速、精确处理与分析，决定着远程预警、检修和诊断的成败。企业在提供远程运维服务时，一方面需要建立大数据和云计算平台，将运行数据、运维数据、环境预测数据输入到大数据库进行存储，运用云计算技术对数据进行深度挖掘、关联分析、智能分析，实现自动运行调整及策略优化，自动执行故障诊断、故障排除与维护；另一方面需要建立信息共享平台，在保证信息数据安全的条件下，实现数据平台的互联互通，数据的共享应用，为运维服务的每个环节（包括第三方服务机构）提供数据支持。
（四）“智慧大脑”+“高效前台”的运维方案是价值核心
企业提供远程运维需要长时间在技术、市场等领域深耕，获取客户、服务商、知识和信息等资源，形成以“智慧大脑+高效前台”为价值核心的服务模式，为客户提供系统集成的运维服务。“智慧大脑”主要是指集中共享、自学习、自更新的信息系统。用来对数据进行智能分析，为解决方案提供专家支持，进行全流程知识积累与共享，实现自我学习和持续优化。“高效前台”主要是指标准化、高质量、高效率的服务体系和可共享的供应链、服务商资源，用来实现线上与线下服务的衔接，线下服务的及时、快速响应和精准解决方案的实施。只有“智慧大脑”没有“高效前台”无法实现远程运维服务，只有“高效前台”缺乏“智慧大脑”则无法提供系统集成方案，两者相辅相成、缺一不可。
二、远程运维模式的实践分析—以金风科技为例
（一）从被动的故障维修向主动的预防性运维转变
目前，风电场运维服务普遍采取的定期维护会导致过度维护或维护不足，定检维护对关键点维护无能为力，处理突发或偶发故障的事后维护缺少有效的预警等问题。为有效解决此类问题，金风科技推出了风机故障预警平台。该平台在2万台风机核心部件上安装监测传感器（每台风机200多个），通过可编程逻辑控制器（PLC）将传感器数据采集后，利用光纤对运行状态数据实施回传至大数据中心。然后汇聚全球监控中心的专家团队对机组运行数据、运维数据、环境预测数据进行收集、存储和深度挖掘，提供设备工况的预警、环境安全的预测分析，以此来保证
机组运行稳定、有效降低现场备件消耗、机组的停机时间和故障费用损失，实现风电场维护从被动的故障维修向以信息化、数据化为基础的主动性预防性运维转变。据统计，金风科技预警模型的预警准确率达到74%，使得机组年平均故障排除时长较非金风运维时下降29%。
（二）从间断式运维向全生命周期运维转变
运维服务中的计划、处理问题的流程以及标准化管理不到位，使得运维人员缺少对风电机组状态全方位、持续的监测和预警，加上机组消耗大、更新快，只进行管理运行维护单一环节，已经不能保证风机运行的稳定性和发电效率。为此，金风科技提出了“全生命周期运维”的服务理念，将十几年中运行出现的故障、处理方案建立了庞大的数据库，依托大数据库与物联网、云计算等技术的结合，建立了风电场从建设至运营的全生命周期精益化管理系统（SM）。该系统平台将设备的运行状况、故障预警、备件需求与金风科技在全国建立的3个一级备件库、8个二级备件库、81个三级备件库资源系统集成在一起，通过内部信息模块的设置，自动收集并记录风电场设备档案，跟踪风电场从开始建设、到设备的监控管理、再到运营维护的全周期。这不仅保证了技术的可追溯性和财务的透明性，也为规范标准服务流程和操作提供了基础数据，为风电场运营管理提供了决策依据。
（三）从硬件设备运维向系统集成服务运维转变
集中化、共享化、智能化发展趋势使得风电运维由传统的硬件设备运维1.0时代迈向了先进技术融合下的提供集中共享、集成系统解决方案的风电智慧运营2.0时代。金风科技前瞻性的将风电大数据、智慧运维嵌入到风电设备制造以及风电整体解决方案之中，提出了风电智慧运营2.0平台解决方案。该平台将科技智慧能源服务（SES）和全生命周期资产管理平台（SM）融合在一起，依托北京设立的全球监控服务中心，全国布局的9大片区事业部、92个备件库、4大备件维修中心、12个维修基地，为超过2万台机组提供集风电场并网管理（风功率预测、风电场能量管理、电能质量监测）、监控管理、运营维护管理等系统集成运维解决方案。
