摘要：本文聚焦于基于工业互联网的数控设备远程运维与监控系统。在制造业不断发展、数控设备复杂度提升的背景下，传统运维模式已难以满足高效生产需求。通过构建 “设备 - 云端” 智慧运维体系，利用智能感知层、边缘处理层、云端决策层和应用交互层实现对数控设备运行状态的实时监测、故障预警与远程运维。该系统有助于提升资源配置效率，实现数控设备全生命周期可控、全故障场景可溯、全维修资源可优，为制造业数字化转型提供核心支撑。

关键词：工业互联网；数控设备；远程运维；监控系统；数字化转型

一、引言

随着工业 4.0 与智能制造的推进，数控设备作为制造业的核心装备，集机械制造、计算机控制、传感技术于一体，正向高精度、智能化方向发展。然而，面对设备复杂度提升与专业维修资源短缺的矛盾，传统依赖现场巡检与定期维护的数控设备管理模式已难以满足高效、精准的售后运维需求。为解决这一问题，基于工业互联网构建数控设备远程运维与监控系统具有重要的现实意义。

二、行业背景与需求分析

（一）行业背景

数控设备在现代制造业中占据着核心地位，其运行状态直接关系到产品质量、生产效率及设备寿命。但随着设备复杂度的不断提高，传统运维模式暴露出诸多弊端，难以适应高效生产的要求。

（二）需求分析

1. 故障被动响应：突发停机无法预判，维修滞后导致生产中断。传统运维模式往往是在设备出现故障后才进行维修，无法提前发现潜在问题，这会给企业带来巨大的生产损失。

2. 远程协同缺失：现场问题需工程师亲赴处置，响应周期长。当数控设备出现问题时，工程师需要到达现场进行维修，这不仅浪费时间，还可能因为响应不及时而影响生产进度。

3. 人员能力断层：操作员经验不足，小故障依赖外部支持。由于数控设备的复杂性，操作员可能无法独立解决一些小故障，需要依赖外部专业人员的支持，这增加了企业的运维成本。

4. 数据价值埋没：运行参数未联通企业信息系统，管理决策无据可依。数控设备运行过程中产生的大量数据没有得到有效的利用，企业无法根据这些数据进行科学的管理决策。

三、基于工业互联网的数控设备远程运维与监控系统解决方案

（一）构建 “设备 - 云端” 智慧运维体系

1. 智能感知层：工业网关接入机床 PLC，实时采集运行状态、报警代码、加工程序等核心数据。就像人的感官一样，智能感知层能够实时获取数控设备的各种信息，为后续的分析和决策提供数据基础。例如，通过传感器采集设备的温度、压力、转速等参数，及时发现设备的异常情况。

2. 边缘处理层：本地化数据清洗与初级故障诊断。边缘处理层对采集到的数据进行初步处理，去除噪声和无效数据，并进行初级的故障诊断。这样可以减少数据传输量，提高系统的响应速度。例如，对采集到的振动数据进行分析，判断设备是否存在振动异常。

3. 云端决策层：大数据分析平台实现预测性维护与知识沉淀。云端决策层利用大数据分析技术对边缘处理层上传的数据进行深入分析，实现对设备的预测性维护。通过对历史数据的学习和分析，预测设备可能出现的故障，并提前采取措施进行维护。同时，云端决策层还可以实现知识沉淀，将设备的维修经验和故障案例进行整理和存储，为后续的维修提供参考。

4. 应用交互层：多终端远程监控与工单闭环管理。应用交互层提供多终端的远程监控界面，运维人员可以通过手机、电脑等设备随时随地监控设备的运行状态。同时，系统还实现了工单闭环管理，当设备出现故障时，系统会自动生成工单，并分配给相应的维修人员。维修人员完成维修后，将维修结果反馈给系统，形成一个完整的闭环。

（二）系统功能

1. 实时监测：实时采集数控设备的运行参数，如压力、转速、温度、振动等，并通过云平台生成动态数据报表与组态图。管理人员可随时查看设备运行状态，及时发现潜在问题，为生产调整与设备维护提供数据支持。

2. 故障预警：通过对采集到的数据进行分析，利用机器学习和数据分析算法，预测设备可能出现的故障，并提前发出预警。例如，当设备的温度超过正常范围时，系统会自动发出警报，提醒运维人员及时处理。

3. 远程运维：运维人员可以通过远程监控系统对数控设备进行远程操作和维护，如调整设备参数、修改加工程序等。这可以减少维修人员到现场的时间和费用，提高维修效率。

4. 知识共享：系统建立了一个知识共享平台，将设备的维修经验、故障案例等知识进行整理和存储。维修人员可以通过该平台查询相关知识，提高维修技能和效率。

四、系统效益

（一）提升资源配置效率

通过实时监测和故障预警，企业可以提前安排维修资源，避免资源的浪费。同时，远程运维功能可以减少维修人员的出差次数，提高维修人员的工作效率。

（二）实现全生命周期可控

系统可以对数控设备的全生命周期进行监控和管理，从设备的采购、安装、使用到报废，都可以进行全程跟踪。这有助于企业及时了解设备的运行状况，合理安排设备的更新和升级。

（三）全故障场景可溯

系统记录了数控设备的所有故障信息和维修记录，当设备出现故障时，可以通过系统追溯故障发生的原因和处理过程。这有助于企业总结经验教训，不断改进设备的维护和管理。

（四）全维修资源可优

通过知识共享平台，企业可以整合内部的维修资源，提高维修人员的技能水平。同时，系统还可以与外部的维修资源进行对接，实现维修资源的优化配置。

五、结论

基于工业互联网的数控设备远程运维与监控系统是制造业数字化转型的重要支撑。通过构建 “设备 - 云端” 智慧运维体系，实现对数控设备的实时监测、故障预警与远程运维，能够有效解决传统运维模式存在的问题，提升资源配置效率，实现数控设备全生命周期可控、全故障场景可溯、全维修资源可优。未来，随着工业互联网技术的不断发展，该系统将不断完善和优化，为制造业的发展提供更加强有力的支持。

参考文献

[1] 李强, 王磊. 工业互联网环境下智能制造设备远程监控技术[J]. 机械工程学报, 2023, 59(5): 1-10.

[2] 张伟, 刘芳. 基于边缘计算的工业大数据实时处理方法[J]. 自动化学报, 2021, 47(8): 1723-1734.

[3] Garcia M, et al. OPC UA and Kafka for Industrial IoT Data Streaming[C]// IEEE ICIT. 2023: 1-6.