王旭，段喆，鐘煒

（1.天津理工大學(xué)管理學(xué)院；2.天津生態(tài)城國(guó)有資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理有限公司）

1 引言

天津市某國(guó)有資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理有限公司主要負(fù)責(zé)國(guó)有資產(chǎn)的經(jīng)營(yíng)與管理、房屋租賃、景觀綠化工程建設(shè)與管理、公建項(xiàng)目建設(shè)與管理等，負(fù)責(zé)的公建項(xiàng)目管理包括醫(yī)院、學(xué)校、消防站等，以上單位均包含眾多的通用設(shè)備和專業(yè)設(shè)備。以醫(yī)院為例，醫(yī)院設(shè)備總價(jià)值占到醫(yī)院固定資產(chǎn)總額的50%以上，保證設(shè)備的良好工況，提高設(shè)備運(yùn)行的可靠性，不僅能夠確保醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性，還能使國(guó)有資產(chǎn)保值增值[1]。目前，大多數(shù)公建項(xiàng)目在設(shè)備管理方面還未形成較好的管理模式，存在維護(hù)預(yù)案響應(yīng)不及時(shí)、維護(hù)人員勞動(dòng)強(qiáng)度大，日常維護(hù)不到位等導(dǎo)致設(shè)備劣化程度加重等問(wèn)題，因此，用較少的資金投入，組織合理的設(shè)備維護(hù)方式是公建項(xiàng)目運(yùn)維管理面臨的難題[2]。

面向健康狀態(tài)預(yù)測(cè)的設(shè)備維護(hù)方法利用算法預(yù)測(cè)與數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)設(shè)備歷史維護(hù)中的履歷數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，通過(guò)SVM算法構(gòu)建設(shè)備健康狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，完成設(shè)備健康狀態(tài)預(yù)測(cè)，根據(jù)預(yù)測(cè)設(shè)備狀態(tài)結(jié)果提前采取維護(hù)措施，以達(dá)到對(duì)設(shè)備“狀態(tài)修”的預(yù)判，探索設(shè)備維護(hù)管理的新模式。

2 設(shè)備維護(hù)方式

由于設(shè)備維護(hù)成本占建筑年度運(yùn)維管理成本的65%以上[3]，因此設(shè)備維護(hù)是運(yùn)維管理的重要組成部分，有效的維護(hù)策略可以降低設(shè)備維護(hù)成本，甚至可以延長(zhǎng)設(shè)備的使用壽命。目前，設(shè)備維護(hù)方法主要有反應(yīng)性維護(hù)、預(yù)防性維護(hù)和預(yù)測(cè)性維護(hù)。

2.1 反應(yīng)性維護(hù)

反應(yīng)性維護(hù)是指設(shè)備發(fā)生故障后維護(hù)人員才執(zhí)行的維護(hù)操作，是基于故障驅(qū)動(dòng)的事后維修，維護(hù)措施需要維護(hù)人員到現(xiàn)場(chǎng)查明原因后才能制定，設(shè)備維護(hù)時(shí)間也會(huì)受到維護(hù)人員的經(jīng)驗(yàn)、故障的復(fù)雜程度等現(xiàn)場(chǎng)情況的影響，而設(shè)備維護(hù)的效果往往不能達(dá)到最初的設(shè)備健康狀態(tài)。

2.2 預(yù)防性維護(hù)

預(yù)防性維護(hù)是指維護(hù)人員以一定的時(shí)間間隔檢查設(shè)備運(yùn)行狀況，是基于時(shí)間驅(qū)動(dòng)的事前維護(hù)方式，主要以“預(yù)防”為主。定期預(yù)防性檢查會(huì)耗費(fèi)大量人力、物力及時(shí)間。

2.3 預(yù)測(cè)性維護(hù)

預(yù)測(cè)性維護(hù)即通過(guò)預(yù)測(cè)設(shè)備，預(yù)測(cè)未來(lái)的健康狀態(tài)指數(shù)，是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的事前維護(hù)方式。預(yù)測(cè)性維護(hù)策略需要綜合考慮維護(hù)記錄、工單、原因等各類信息，利用支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色系統(tǒng)理論、線性回歸模型等機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)設(shè)備進(jìn)行健康狀態(tài)預(yù)測(cè)[4-6]。與反應(yīng)性維護(hù)和預(yù)防性維護(hù)相比，預(yù)測(cè)性維護(hù)不僅可以預(yù)測(cè)未來(lái)狀況，而且可以在故障發(fā)生之前進(jìn)行故障排查和處理，節(jié)省調(diào)度時(shí)間，防止因故障產(chǎn)生造成的損失。

3 基于健康狀態(tài)預(yù)測(cè)的國(guó)有資產(chǎn)設(shè)備維護(hù)方法

3.1 基本原理

基于健康狀態(tài)預(yù)測(cè)的設(shè)備維護(hù)方法主要由數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)訓(xùn)練、狀態(tài)預(yù)測(cè)模型以及設(shè)備維護(hù)計(jì)劃構(gòu)成，基本流程如圖1所示。

圖1 基于健康狀態(tài)預(yù)測(cè)的設(shè)備維護(hù)方法基本流程圖

3.2 輸入數(shù)據(jù)集分析

數(shù)據(jù)采集主要收集兩大類數(shù)據(jù)：①設(shè)備的屬性數(shù)據(jù)，如安裝時(shí)間、設(shè)備容量、總服務(wù)年數(shù)；②設(shè)備維護(hù)工單中的數(shù)據(jù)，如小型維護(hù)次數(shù)、大型維護(hù)次數(shù)、異常事件次數(shù)、小型故障次數(shù)、大型故障次數(shù)以及維護(hù)人員當(dāng)月對(duì)設(shè)備狀態(tài)的綜合評(píng)價(jià)。

3.3 健康狀態(tài)預(yù)測(cè)模型

由于支持向量機(jī)算法在解決小樣本、非線性數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出的良好結(jié)果，本文將利用支持向量機(jī)算法建立設(shè)備健康狀態(tài)預(yù)測(cè)模型[7]，通過(guò)尋找滿足要求的最優(yōu)分類超平面得到最優(yōu)解，算法采用RBF核函數(shù)，具體公式如下：

式（1）中：t為訓(xùn)練樣本的數(shù)量；i為1，……t的非負(fù)數(shù)；ai為拉格朗日乘數(shù)；向量和常數(shù)b定義超平面為垂直于超平面的向量；b為超平面偏移參數(shù)。預(yù)測(cè)性維護(hù)的目的是通過(guò)診斷缺陷和預(yù)測(cè)設(shè)備的健康狀態(tài)為維護(hù)調(diào)度提供決策支持，算法流程見(jiàn)圖2。

圖2 SVM算法預(yù)測(cè)設(shè)備健康狀態(tài)流程圖

4 案例分析

天津市某國(guó)有資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理有限公司的職責(zé)是對(duì)固定資產(chǎn)全生命周期內(nèi)的移交、驗(yàn)收、使用、維護(hù)、處置等環(huán)節(jié)進(jìn)行計(jì)劃管理、預(yù)算管理、價(jià)值管理、實(shí)物管理、安全管理，為了加強(qiáng)固定資產(chǎn)管理，維護(hù)資產(chǎn)安全，提高固定資產(chǎn)管理水平，提出一種面向健康狀態(tài)預(yù)測(cè)的設(shè)備維護(hù)方法。

4.1 研究對(duì)象

根據(jù)設(shè)備管理系統(tǒng)中的維護(hù)數(shù)據(jù)顯示，配電箱的維修次數(shù)比其他設(shè)備維修次數(shù)多，因此，本文以國(guó)有資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理公司中的配電箱為研究對(duì)象進(jìn)行健康狀態(tài)預(yù)測(cè)的案例驗(yàn)證，共收集100組數(shù)據(jù)。

4.2 SVM算法預(yù)測(cè)設(shè)備健康狀態(tài)

SVM算法是一種用于分類任務(wù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，根據(jù)類的最優(yōu)分離原理發(fā)展而來(lái)，該預(yù)測(cè)過(guò)程的輸入是8個(gè)變量，狀態(tài)值作為標(biāo)簽，將整理好的100組數(shù)據(jù)隨機(jī)分為三組：①80組用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型；②10組用于驗(yàn)證模型效果；③10組用于測(cè)試訓(xùn)練好的模型，表1提供了SVM算法在驗(yàn)證模型效果時(shí)5組數(shù)據(jù)的誤差和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

表1 配電箱健康狀態(tài)預(yù)測(cè)的驗(yàn)證結(jié)果

4.3 設(shè)備維護(hù)計(jì)劃

設(shè)備狀態(tài)預(yù)測(cè)旨在通過(guò)歷史維護(hù)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)設(shè)備性能，為了量化設(shè)備健康狀態(tài)，制定設(shè)備健康狀態(tài)量表，預(yù)測(cè)的狀態(tài)值會(huì)匹配到不同的設(shè)備狀態(tài)等級(jí)，維護(hù)人員根據(jù)設(shè)備預(yù)測(cè)結(jié)果提前采取維護(hù)操作，具體的設(shè)備健康狀態(tài)與維護(hù)操作如表2所示。

表2 設(shè)備健康狀態(tài)與維護(hù)操作量表

以訓(xùn)練好的SVM模型為基礎(chǔ)，輸入設(shè)備的8項(xiàng)數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)設(shè)備未來(lái)的健康狀態(tài)值，根據(jù)不同的健康狀態(tài)值對(duì)應(yīng)設(shè)備維護(hù)或更換設(shè)備構(gòu)件的操作：當(dāng)設(shè)備健康狀態(tài)值為0時(shí)～3時(shí)，表示設(shè)備需要詳細(xì)檢查設(shè)備或更換設(shè)備零件；當(dāng)設(shè)備健康狀態(tài)值為3時(shí)～5時(shí)，表示設(shè)備存在需要大量維修的零件；當(dāng)設(shè)備健康狀態(tài)值為5時(shí)～8時(shí)，表示設(shè)備只需要進(jìn)行小型維護(hù)；當(dāng)設(shè)備健康狀態(tài)值為8時(shí)～10時(shí)，表示設(shè)備只需要每月定期檢查，維持設(shè)備正常工作所需的溫度和濕度即可。

5 結(jié)語(yǔ)

本文建立了基于支持向量機(jī)算法的設(shè)備健康狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，通過(guò)天津市某國(guó)有資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理公司的案例驗(yàn)證表明：輸入設(shè)備的8類特征值，可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備未來(lái)的健康狀態(tài)值以及評(píng)價(jià)等級(jí)的預(yù)測(cè)，并構(gòu)建了設(shè)備健康狀態(tài)值與維護(hù)措施之間的關(guān)系，根據(jù)算法預(yù)測(cè)結(jié)果，維護(hù)人員可以提前采取維護(hù)措施進(jìn)行防范，以減少設(shè)備故障產(chǎn)生、延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命，更好地保護(hù)國(guó)有資產(chǎn)。結(jié)果表明該設(shè)備維護(hù)方法可以較為準(zhǔn)確地獲得設(shè)備健康狀態(tài)值，且該算法的特征值收集成本也比較低廉，均可在設(shè)備屬性以及維護(hù)記錄中找到，對(duì)國(guó)有資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理公司來(lái)說(shuō)，節(jié)省了大量財(cái)力物力，有效減少了國(guó)有資產(chǎn)流失情況的發(fā)生，實(shí)現(xiàn)國(guó)有資產(chǎn)的保值增值。