国家标准计划《冶金设备智能运维 第5部分：状态监测与故障诊断》由 TC409（全国冶金设备标准化技术委员会）归口 ，主管部门为国家标准委。

主要起草单位 宝武装备智能科技有限公司 、中国重型机械研究院股份公司 、河钢集团有限公司 、鞍钢集团有限公司 、宝山钢铁股份有限公司 、清华大学 、浙江大学 、中国第一重型机械股份公司 、东北大学 、北京科技大学 、中冶赛迪信息技术（重庆）有限公司 。

《中国制造2025》中强调“制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基”，冶金行业是国家基础性制造业之一。

智能制造代表着全球制造业的发展趋势，基于信息物理系统的智能装备、智能工厂的集成、建设与应用正在引领制造方式变革。

智能制造是是冶金行业实现高质量发展的必由之路。

在建设冶金行业智能工厂的进程中，设备智能管理是一项重要内容，智能运维是实现设备智能管理的重要保障，是智能化服务的发展方向。

遵循《2025年工业和信息化标准工作要点》中关于“加强传统产业标准建设。

加快重点行业关键环节先进工艺、可靠性、质量一致性等标准研制”的要求，特提出编制“冶金设备智能运维系列标准”。

1、必要性 （1）填补冶金设备专项监测诊断标准空白，解决通用标准适配性问题 当前国内通用监测诊断标准（如 GB/T 22393-2015《机器状态监测与诊断》）仅聚焦通用技术方法，未考虑冶金设备 “工况恶劣（高温、高振动）、故障机理复杂（多部件关联失效）、运维需求特殊（长周期连续生产）” 的特点，导致通用标准在冶金行业落地时 “针对性不足、指导性不强”。

本标准针对冶金行业机电设备（如轧机、高炉风机、连铸设备等），明确状态监测与故障诊断的专项程序和技术要求，可解决 “标准与行业实际脱节” 的问题。

（2）支撑冶金设备智能运维落地，降低故障停机损失 状态监测与故障诊断是冶金设备智能运维的核心环节，直接决定预测性维护的有效性。

当前冶金行业因设备故障导致的非计划停机损失占生产总成本的 8%-15%，本标准通过规范 “数据输入 - 状态预警 - 故障诊断 - 剩余寿命预测” 全流程，可帮助企业实现 “异常早识别、故障早定位、维修早规划”，预计能降低设备故障率 20% 以上，减少非计划停机时间 30% 以上。

（3）统一行业技术口径，推动运维数字化转型 目前冶金企业智能运维实践中，数据采集范围、预警阈值设定、诊断模型选择等存在 “企业自定规则、技术口径不一” 的问题，导致跨企业经验难以复用、行业数据难以互通。

本标准统一技术要求和评价指标，可推动行业从 “分散化运维”向“标准化、数字化运维”转型，为冶金行业智能制造升级提供基础支撑。

2、可行性 （1）技术基础成熟，实践案例充足 我国在冶金设备监测诊断领域已积累丰富技术成果：工业互联网、物联网技术可实现设备振动、温度等数据的实时采集；AI 算法（如神经网络、决策树）在宝武、鞍钢等企业的故障诊断中已实现 “准确率超 85%”；部分企业已形成内部运维规范，这些技术成果和实践经验为标准制定提供了科学依据。

（2）行业协作机制完善，编制力量雄厚 标准牵头单位（宝武装备智能科技有限公司、中国重型机械研究院有限公司）在冶金设备智能运维领域拥有 100 + 应用案例，且具备国家标准编制经验；全国冶金设备标准化技术委员会可协调行业内 20 + 企业、科研机构参与编制，确保标准内容兼顾 “技术先进性” 和 “行业适用性”。

（3）成本影响可控，企业接受度高 本标准基于现有技术框架制定，企业无需大规模改造设备即可落地实施：对已部署监测系统的企业，仅需按标准优化数据格式和模型参数；对未部署系统的企业，标准提供 “分阶段实施指南”，可降低初期投入成本。

调研显示，80% 以上的冶金企业表示 “愿意遵循标准开展运维”。

1. 标准范围 本标准规定冶金设备状态监测与故障诊断的一般程序、技术要求及结果应用，适用于冶金行业各类机电设备（如轧机、高炉风机、连铸结晶器、加热炉等。 2. 核心技术内容 （1）术语与定义：明确 “智能模型”“状态预警”“故障诊断”“剩余寿命预测” 等 4 项核心术语的定义，统一行业认知。 （2）程序概述：规定 “数据输入→状态预警→故障诊断→剩余寿命预测” 的全流程逻辑，明确各环节的衔接要求（如图 1《状态监测与故障诊断程序流程图》所示）。 （3）关键技术要求： 数据输入：分类（运行状态数据、运行控制数据、管理过程数据）及 6 项质量要求（完整性、准确性、有效性等）； 状态预警：要求预警模型覆盖所有目标设备，支持多变量协同阈值设置，且具备 “历史数据学习” 功能； 故障诊断：要求结合故障知识库、AI 模型和专家经验，实现 “故障部位定位、成因分析、维检对策建议” 三位一体； 剩余寿命预测：要求基于设备退化模型和历史失效数据，采用 “离线算法开发 + 在线部署验证” 的模式，确保预测结果误差≤15%。（4）结果应用：明确预警、诊断、预测结果的传递渠道（短信、微信、系统终端）、处理时效（预警信息 2 小时内响应）及优化机制（定期统计准确率，迭代模型）。