核心提示：10月26日至29日，第十九届中国国际煤炭采矿技术交流及设备展览会将在北京中国国际展览中心(新馆)举行，国内外煤机设备制造商与煤炭生产企业齐聚一堂，交流和探索行业发展的新技术、新模式。
随着设备运维模式的迭代，预测性维护被慢慢的变多煤炭企业应用，正在掀起一场行业性变革。作为国内“设备状态监测和故障诊断第一股”，安徽容知日新科技股份有限公司（简称“容知日新”）将在此次展会亮相，并将系统展示预测性维护的魅力。
一直以来，党和政府格外的重视煤矿安全生产工作,尤其是近年来,出台了一系列法律和法规和政策措施,着力解决煤矿安全生产问题。预测性维护，可以在一定程度上完成设备故障的提前感知，无疑是安全生产的重要突破口。
煤炭企业因其井下生产的特殊性，生产环境具有很大的危险性，设备安全必须做到万无一失。但是，受限于设备运维模式的落后，抽、压、提、排等矿井关键设备出现故障，往往会引发重大安全生产事故。多个方面数据显示，有56%的瓦斯事故是由于排风系统故障所致；有着“矿井咽喉”、“矿井生命线”之称的主/辅提升系统和排水系统，一直无法从根本上解决安全隐患。
目前，煤炭企业主要是采用点巡检结合修复性维护、定期拆解维修、事后抢修等，对设备正常运行状态监测手段非常有限，是造成设备故障不可控的主要原因。设备预测性维护则不同，是通过数据采集、算法模型、大数据分析等技术手段，实现设备状态的在线实时监测。目前，容知日新在线个月感知设备故障。
在煤炭行业中，大型自动化设备被广泛使用，该类机组结构复杂，工作环境较为恶劣，而煤炭生产的特性又决定了对主要设备连续运行的高标准。对此，预测性维护能够保障设备稳定运行，并且延长设备的使用寿命，从而帮助企业实现降本增效。
通常来说，一座1000万吨级的大型煤矿，假设平均每天产煤量为3万吨，如果非计划性停产1天，按照400元/吨的煤价计算，就会造成1200万元的经济损失。应用预测性维护后，能够最大程度减少非计划性停机，从而避免不必要的损失。同时，预测性维护还能有效解决设备“过修”、“欠修”问题，从而优化煤炭企业的备件库存。通常，一座1000万吨级的大型煤矿，每年备件库存需要花费上亿元，造成资源配置的浪费。
在经济和市场形势双重压力下，降本增效是煤炭企业必须要面对的课题。从设备端入手，预测性维护为煤炭企业提供了新的降本增效方案。数据显示，预测性维护可使设备非计划生产停机时间下降20%-35%、设备使用寿命延长10%-20%、设备运维综合成本降低20%-40%。
在煤炭行业，“少人则安、无人则安”是一则铁律，减少井下人员数量是减少人员伤亡、保障安全的重要手段。与常见的机器换人相似，预测性维护是把最难的工作交给了数据和智能系统。
今年9月18日0时许，陕西某煤矿工作人员的手机响起，设备预测性维护系统推送信息显示：“齿轮箱3轴输出端轴承中期损伤，以轴承滚道点蚀、剥落损伤为主，缓慢劣化。”系统给出的检修建议是：关注齿轮箱3轴输出端轴承运行异响及温度变化，检查润滑油滤芯是否存在金属碎屑，择机检查轴承损伤情况。
设备有没有隐患？什么时候需要维修？数据都能给出答案。考虑轴承劣化速度缓慢，暂时不影响生产，在设备智能运维系统报警的10天后，煤矿工作人员对隐患设备进行停机检修，现场检修结果与系统结论完全一致。而在系统的精准定位下，这次“手术式”检修耗时仅有十多分钟。
这起真实案例充分说明，预测性维护可以极大降低煤炭企业运维人员的工作频次和强度，从而实现无人值守、少人运维的目标。数据显示，预测性维护可让运维人员减少30%-50%。
早在2018年5月1日，《智慧矿山信息系统通用技术规范》正式颁布实施，标志着我国智能化矿山建设开始线G和工业互联网的加持下，智慧矿山建设已取得较大突破。预测性维护这项成熟应用，重要性得到了充分验证，成为智慧矿山不可或缺的部分。
首先，预测性维护能够为智慧矿山建设提供技术支撑。预测性维护解决了设备管理中信息孤岛、过程数据/基础数据控制不佳、经济成本控制不佳等现实问题，设备在线监测与故障智能诊断系统提供大数据平台、智能算法、人工智能等先进的技术，为煤炭企业建设设备的智能化、生产管理智能化、经营管理的智能化提供平台及技术支撑，加快企业向智能化、数字化、自动化的转型升级。
同时，生产设备运行时间、运行效能、效益、停产时长等关键数据，能够直接或间接对企业生产管理起着辅助作用，通过在线监测设备的运作时的状态可获知生产效益变化趋势，为企业制定月、季度、年的生产计划提供有利的真实的数据支撑，从而有效避免产能过剩引起的资源浪费。
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