2021年7月15-16日，由e-works数字化企业网主办的“智能运维服务与设备健康管理（PHM）高级研修班”在北京成功举办。来自科研院校、制造企业、智能服务解决方案提供商等40余位学员参加了此次研修班，共同研讨智能运维服务与设备健康管理的理论、需求、挑战和实践，集聚群智，深入交流PHM的落地路径与应用案例。
智能运维服务与设备健康管理（PHM）高级研修班
本次研修班邀请到西安交通大学徐光华教授讲解智能维护与健康管理的基本原理、实现方法和关键技术；清华大学软件学院客座教授莫欣农分享数字化转型目标下的智能运维新技术应用及实践；还邀请到哈尔滨工业大学教授、哈尔滨工业大学（威海）常务副校长钟诗胜教授分享航空发动机机队健康管理与维修决策。此外，来自创智工场、MathWorks、美嘉林等供应商代表分享了各自先进的解决方案和企业实战经验，理论结合实践的方式受到了学员们的一致好评。
7月15日，西安交通大学机械学院教授、博导徐光华以“装备故障预示与健康管理及其技术前沿发展”为主题，结合盾构机、汽轮机、鼓风机、石化动力设备等复杂产品案例，从高质量信息获取、早期故障预示、复杂故障关联诊断、设备健康状态主动管理等技术维度剖析了PHM核心技术进展，同时展望了PHM技术的发展方向。徐教授指出，借助PHM可以支持企业从产品制造商向制造服务商转型，但同时要认识到它不是一个具体化的技术，而是基于技术体系的解决方案。作为支撑重大装备运维管理的有效工具，PHM已成为复杂装备运维云服务转型升级的关键技术与平台基础。
7月15日，西安交通大学机械学院教授、博导徐光华以“装备故障预示与健康管理及其技术前沿发展”为主题，结合盾构机、汽轮机、鼓风机、石化动力设备等复杂产品案例，从高质量信息获取、早期故障预示、复杂故障关联诊断、设备健康状态主动管理等技术维度剖析了PHM核心技术进展，同时展望了PHM技术的发展方向。徐教授指出，借助PHM可以支持企业从产品制造商向制造服务商转型，但同时要认识到它不是一个具体化的技术，而是基于技术体系的解决方案。作为支撑重大装备运维管理的有效工具，PHM已成为复杂装备运维云服务转型升级的关键技术与平台基础。
西安交通大学机械学院教授、博导徐光华
清华大学软件学院客座教授莫欣农带来了“智能运维服务MRO”的主题演讲，莫教授从数字化转型的目标出发，阐述了企业数字化变革的战略排序第一位应该是改变客户关系，第二位是改变业务模式，第三位才是采用新技术。在这个过程中，智能化解决了大规模个性化定制中不确定性的难题，而智能运维服务通过提高设备运行效率、主动提供运维服务，让设备用户从服务中获取效益和价值。在莫教授看来，智能运维需要远程监控、现场头盔、机器学习、知识图谱等多方面的使能技术，智能运维服务也必然是生态级的数字化转型。莫教授还结合天远科技智能服务系统分享了工程机械行业的智能运维案例。
清华大学软件学院客座教授莫欣农
创智工场创始人吴云峰就“装备智能运维挑战与落地路径”进行了解读。吴云峰指出，当前工业4.0、智能制造、工业互联网、数字孪生等概念层出不穷，这些概念的本质都是从业务流程实现、生产组织层级、产品生命周期等三个维度定义数字化世界，概念并不重要，企业更应该关注如何用最新的技术解决具体业务问题。在他看来，智能运维对产品全生命周期主数据提出了极高的要求，特别是模块化与可配置性、产品结构的同一性、变更的同源性等原则，如果没有产品主数据，智能运维将成为空谈。吴云峰还对智能运维的转型提出了展望，他希望未来企业的设备管理负责人不仅仅是部长或总监，而是可以成为企业的首席设备官（Chief Equipment Manager），以提高企业竞争力为目标，不仅仅是降低设备的运维成本。
创智工场创始人吴云峰
7月16日，哈工大机电工程学院教授、博导/哈工大（威海）常务副校长钟诗胜以“航空发动机机队健康管理与维修决策”为题进行了授课。钟教授指出，航空发动机健康管理与运维服务的意义在于，以故障预测为核心，根据传感器数据、使用维护记录，对早期故障进行识别，并对发动机的性能衰退趋势和剩余使用寿命进行预测，在此基础上根据维修资源、使用要求进行科学的维修决策。钟教授还分享了航空发动机运维服务的总体思路和详细技术方案，他认为，智能运维的产品通常具备高成本、产品本身复杂、出故障后果严重等特点，否则就无需用到PHM技术。钟教授强调，装备运维服务和制造服务业态的快速形成，对于制造企业转型升级、掌握第四次工业革命话语权都有着重大的意义。
哈工大机电工程学院教授、博导/哈工大（威海）常务副校长钟诗胜
MathWorks中国高级应用工程师马文辉博士在“数字孪生助力预测性维护”演讲中，分享了基于Simulink&MATLAB实现的数字孪生助力预测性维护的应用开发实践。马博士指出，数字孪生是实际运行中的物理设备的数字化表示或数字模型，通过定期的更新以反映设备当前状况。基于物理方法构建的数字孪生可以模拟多种未来场景、评估设备的正常工作范围、还能生成仿真数据以丰富数据模型的训练集。通过Simulink构建基于机理的仿真模型，通过MATLAB训练基于数据的机器学习模型，二者结合可以支持多场景部署数字孪生体，同时支持将仿真模型和机器学习模型部署嵌入式设备、边缘系统、IT系统以及云端。在演讲中，马博士还演示了三缸往复泵故障诊断的应用实践。
MathWorks中国高级应用工程师马文辉博士
上海美嘉林软件科技股份有限公司副总经理张涛在“智能互联，敏捷服务——制造业服务化转型实践”演讲中，阐述了PHM体系架构、故障预测成熟度模型、PHM实施路线图、智能服务的定义和内涵、基于IoT智能服务、知识库与智能诊断等，同时分享了汽车、医疗器械、工程机械三大行业的服务化转型实践。张涛以卡特彼勒为例，解读了卡特彼勒服务信息系统（SIS）从服务资料库到服务知识库的升级策略，实现了对备件与服务资料的融合、服务知识管理、移动端支持等全方位提升，配合CAT Link远程信息处理技术及CAT Technician APP，卡特彼勒得以初步实现智能服务商业模式。
上海美嘉林软件科技股份有限公司副总经理张涛
此次研修班在热烈的氛围中圆满落幕。智能服务作为智能制造关键技术之一，可以帮助企业实现商业模式的创新，近年来，众多制造企业开始探索智能服务模式。本次培训的成功举办不仅为企业进一步理解PHM理论、技术，推进PHM应用落地提供了学习交流的平台，也为企业推进服务化转型带来了积极的影响，学员们纷纷表示此次培训收获颇丰，对以后的工作具有极大的帮助。
研修班学员与讲师互动交流
作为推进智能制造与两化深度融合的第三方专业服务机构，e-works将通过考察、论坛和实训等多种形式，持续为广大制造企业提供更多与专家学者、知名企业、解决方案供应商面对面学习交流的机会。
近期研修班与实训班预告：
2021年7月21-22日，佛山，MES/MOM系统需求分析与实施应用实训班
2021年7月27-28日，合肥，物流自动化与数字化技术应用实训班
2021年8月6-7日，上海，工业大数据应用高级研修班
2021年8月12-13日，广州 工业数据采集、分析与应用高级研修班
近期研修班与实训班预告：
2021年7月21-22日，佛山，MES/MOM系统需求分析与实施应用实训班
2021年7月27-28日，合肥，物流自动化与数字化技术应用实训班
2021年8月6-7日，上海，工业大数据应用高级研修班
2021年8月12-13日，广州 工业数据采集、分析与应用高级研修班
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