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2018年，AIOps智能運維這一概念迅速躥紅，在這一年里，傳統ITOM/ITSM廠商、新興APM/NPM廠商以及云廠商們紛紛轉戰智能運維。阿里、騰訊、華為、百度等，都成立專門的部門對智能運維體系開展深入研究。
而專家學者們也不斷向業界灌輸智能運維的好處，似乎有了智能運維就能立刻破解伴隨數字化轉型而來的IT規模和復雜度暴增的管理難題，甚至能逐步取代運維人員。
智能運維，到底有沒有這么神奇？
9月19日，施耐德電氣綠色+智能智造創新峰會在上海舉辦，來自上海寶鋼工業技術服務有限公司（簡稱“寶鋼技術”）工業智能服務事業部總經理王建宇，從縱深的角度剖析了寶鋼技術在鋼鐵行業智能運維領域的探索和實踐，并結合智慧制造、工業互聯網等話題進行了闡述，此外，對于人們最為關心的AI、5G等在運維方面的實踐情況發表了見解。
寶鋼技術——中國寶武集團（簡稱“寶武”）下屬專業設備技術服務公司，由原寶鋼檢測、寶鋼檢修整合組建，承擔中國寶武下屬多生產基地核心設備狀態保障功能。
以下為王建宇的現場演講內容，雷鋒網作了不改變原意的編輯與整理：
智能運維，這個概念實際上是這兩年才興起的。
在設備管理方面，寶鋼從859建廠以來，就引進了“點檢定修制”這樣的一種設備管理模式。后來，這種模式在國內的鋼鐵業，包括大型的一些流程工業，有了廣泛的實踐、推廣和應用。
目前，這種模式受到5G、人工智能、大數據等技術的影響，產生了一些新的變化，所以現在行業內有新的概念叫做智能運維。
什么是智能運維？
王建宇認為，智能運維可以理解為基于設備狀態變化趨勢的智能決策。
在掌握了設備當前狀態并對未來狀態進行預知的基礎上，去判斷這個設備該不該修？什么時候修？修什么？怎么來修？誰來修？
實際上，這種設備維護的整個流程是完全基于數據，基于“從數據中來，到數據中去”這樣的一個決策。
從傳統運維到智能運維，實際上一個核心的變化是：從以人為核心的設備管理方式，轉變為以數據為核心的管理模式。
以人為核心
在傳統的“點檢定修制”里，設備維護人員通過五感的方式去了解和判斷事物的狀態，是用眼睛看、耳朵聽、鼻子聞、嘴巴嘗和手去觸摸。雷鋒網了解到，
這里指通過五感的方式去檢查這個地方，然后依靠自己多年積累的經驗判斷設備是不是有異常，在哪些方面可能出現問題，然后結合設備的整個維修計劃，維修的模型去排定什么時候來檢查維修；定好之后，現場的設備管理人員會手工的去派一些單子，然后組織具體的檢修隊伍來對設備進行維護，維護之后再由這些設備管理人員到現場對整個維護質量去進行驗證。
數據為核心
這體現在，所有與設備狀態相關的數據都是自動通過在線方式來獲取的。王建宇表示，這是基于專家、設備管理人員的經驗知識轉化成計算規律，通過計算機中自動化的判斷規則和模型，來對設備狀態進行智能判斷和智能診斷；并且，會跟整個生產系統的生產計劃，維修計劃去自動結合，排定什么時候可以停機，什么時候可以去實施維修；然后系統會把相應委托單的檢修任務和維護任務，通過系統的方式，自動地推送到相關的資源方等；同時還能把怎么修這個方案通過系統推送給對應的人員。
如果在維護和修理的過程中，出現了一些疑難雜癥的問題，那么通過基于平臺的遠程方式去對它進行支撐，整個設備維護和修理完畢后，再由這種各類在線的數據對它自動地進行校驗，來判斷整個狀態是好是壞。
據了解，寶鋼技術的智能運維的整體架構，有三個關鍵組成部分：一個平臺，一個專家系統和一套標準化的體系。
平臺的話，實際上是一種工具、一種手段，但為什么強調一個平臺？
王建宇解釋稱，在大工業系統里面，涉及到的設備門類特別多，整個維護、保養設備的管理流程是相對復雜的，涉及的人員眾多。
比如寶武，與設備直接相關的管理人員、技術人員等，實際上是上萬的這樣一個規模，這就很有必要為大家提供一個通用的、共同的工作平臺；同時，也方便展現同類型的一些設備，基于這樣的一個平臺去進行管控和對比，相互之間去取長補短，提供一些經驗。
另外一個是專家系統，這部分在目前或者在比較長一段時間內，實際上是人機混合的一個專家系統。前面講，要把現場的設備管理人員，工藝人員，他們頭腦中那些知識轉化成規則，轉化成基于機理的模型，可以利用一些大數據、機器學習的方式去對它進行深度挖掘和預測。
當提到這一點，王建宇很客觀地表示：
到目前為止，我們還沒有辦法把人腦中的所有知識全部轉化成自動判斷。
我們通過規則和模型，然后結合專家的經驗，能夠系統解決掉的就系統解決掉；如果系統不能自動判斷，這時候專家可以適當介入，去做一些確認和遠程支持。
那么，這些模型也好，規則也好，都是融入在我們的整個智能運維平臺中，然后所有的這些專家也都是基于這個平臺工作。
最后是標準化體系。做工業的人都知道，實際上不管是制造產品，還是提供服務，最難的是怎么保證最終產品和服務，穩定、高質量的去交付；而在設備維護領域，當去修理一臺馬達，不同的隊伍由于技能水平的差異，最終出來的效果可能不同，這是一個客觀的現實。
王建宇表示，如果我們把維護、維修的要點，一些工序步驟全都標準化數字化之后，對相應的隊伍進行適當的培訓和輔導的話，就有可能確保無論是哪支隊伍來修理，最后出來的服務，整個維修的交付指標都能夠保證統一。
“我們講到一個平臺，一個專家系統和一個標準化體系，最終，能夠使得設備管理體系人員的管理效率大大提高，而停機時間會大幅度下降，突發故障趨向于零。當與設備維護流程管理去結合，還能帶來這種備件庫存的共享和大幅下降，維修負荷的下降等。”
不管是物聯網，還是工業互聯網，基于這種工業互聯網的概念，基本上都是三層架構，從邊緣、云端到應用。王建宇強調，實際上現在基于平臺，沿著鋼鐵企業的全流程，從煉鐵、煉鋼、熱軋、冷軋到電廠到化工等，寶鋼技術都有全套的系統，一系列解決方案在運行。
在設備智能運維上，寶武集團已做了多年的探索，前幾年更多是在具體的點上對個別技術的應用。據了解，但從今年初開始有了變化，寶武集團把智慧制造作為全集團的一項重要的任務來推進。現在每半年，寶武集團內部會開一次智慧制造的專題大會，各個基地、各個單位在大會上展示每隔半年各自在智慧制造的一些成果和業績。
圍繞智慧制造，寶武以四個“一律”作為手段：
操作室一律集控；
操作崗位一律機器人；
運維一律遠程；
服務一律在線。
四個“一律”，作為推進智慧制造的抓手，寶鋼技術主要承擔第三個“一律”，也就是“運維，一律遠程”，這樣一個落地的實踐。
今年上半年，圍繞著“點、線、面”寶鋼做了一些探索和實踐。在“面”上，針對煉鐵全廠從原料到燒結，到高爐等，全廠區域做了一個大面積的探索，在熱軋做了整條“線”的探索，同時針對風機這類專業設備做了“點”上的探索。
針對煉鐵的探索，對四大關鍵工序區域，接入了近1000臺設備，目前整個在煉鐵的關鍵設備的覆蓋率的話，大概在14%到15%。王建宇表示，按照寶武未來的目標這些還是遠遠不夠的。
在熱軋的智能運維，寶鋼1580是一個智慧車間，在1580示范項目建設的時候就做了一些在線監測診斷的探索。
針對2050，寶鋼技術在監測診斷的基礎上進一步往前去延伸完整的實踐整個智能運維的鏈條，從監測、診斷、數據的采集，獲取到判斷，然后再到跟后續設備維護流程管理流程的一些勾結，自動的方案的一些推送，自動的維護決策的一些規則，診斷、維修等遠程支持，都是在這條線上做了一個實踐。
同時，這條線到今年上半年，接入設備1100多臺，數據采集點超過7000個。
據了解，在這里面，寶鋼技術也開發部署了相應的智能模型30余類，各類數字化標準1000余項，實際上是近萬條，每天的數據流量現在是一百個G。
通過產線的建設，完整地踐行了寶鋼技術智能運維的一些理念，產線核心的關鍵設備現在是100%的在線監控，而數據分析是100%通過這種系統來實現，業務流程是全部的自動觸發，所有的業務流程自動上線，同時所有的數據解決方案都能夠自動地推送到相關方。
王建宇表示，今年上線之后，在相關區域，整個點檢負荷下降了80%，非計劃停機時間下降30%，檢修負荷下降20%，整個設備管理都是數字化。
今年上半年，寶鋼還選取了冶煉區域64臺關鍵風機，做了一些嘗試，針對風機等通用設備寶鋼技術建立了系列智能運維標準。針對風機設備，寶鋼在線采集32個測點數據，基于這種在線數據的獲取，然后建立了自動化的預警模型和診斷模型，同時把封閉的設備狀態跟相應系統的能效評估、運營效能評估去做勾連，整體地、及時地把握設備的狀態，同時還能通過這種跟工藝的結合，來促進風機系統的排放、節能達標。
據了解，整個系統上線以來，故障預警準確率是90%，點檢工作量是下降80%，維修負荷也是下降了30%。
這是寶鋼上半年關于整個“點、線、面”，關于設備智能運維的一個實踐。
“大家一談到AI，一談到5G，就以為包治百病，什么問題都能解決了。比如這個企業有什么問題，用了AI技術，效率就能很快提升，而實際上這是不可能的情況。”王建宇認為，我們既要看到技術的長遠趨勢，也要看到實實在在的技術能落地的應用，但實際上這需要有一個過程。
“5G也好，AI也好，一些新的智能傳感也好，這些名詞都很熱門，但是從實踐和應用的角度來看，這些概念在某種程度上現在熱度過高。”
在5G方面，今年上半年寶鋼技術在智慧制造試點中嘗試與5G的應用作了一些結合。王建宇表示，
就5G三大特點，不管是大連接、低時延還是高帶寬，從整個標準建立的角度，現在實際上只有高帶寬標準現在是有的；而大連接和低時延的標準，可能要到明年或后年才能出來。
也就是說，如果在工業里面去大范圍的應用，實質性地去應用這種5G的技術，還需要一定的過程。
而人工智能，現在很多企業貌似都在做人工智能、大數據，王建宇認為，現在所有的人工智能，不管是機器視覺、深度學習，還是其他的一些東西，現在其實并沒有一套通用性的工具或者方法，可以馬上立竿見影地解決工業企業很多現實中的問題。雷鋒網雷鋒網
某種程度上，對于工業企業人來說，從事制造業智慧制造是一個苦活、臟活、累活；
但是搞工業的人，我們覺得這是有價值，我們就愿意持之以恒的、全力以赴到工廠去干。
最后，這幾年寶鋼技術在推進智慧制造也好，智能運維也好，以上這些是我們具體的一些感悟。接著，王建宇提出了寶鋼技術對于智能運維行業的兩點觀察，他表示，
工業領域設備智能運維必須要由專業化的工業企業來引領，只有深入理解行業，掌握數據，掌握場景，掌握需求，才能真正實現智能運維的價值。
智能運維不是簡單地引入自動化的設備，而是包括數據積累，新技術應用，模式變革等在內的設備管理變革；智能運維也沒有標準答案，需要全行業設備人才，生態圈相關方，不斷的去顛覆和創新。
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