（一）定义与特点

定义：智慧运维系统是通过运用历史数据和未来定制数据，对设备缺陷进行预测性判断和维护行为的系统。它实时采集设备运行数据，监测设备运行状态，预测系统隐患，为运维人员提供快速解决问题的支持，并为管理角色赋能，提供准确的数据依据以支持管理运维决策。

特点：

l智能化：实现数据一体化、价值挖掘算法化、风险预测管控化、决策准确实时化。

l可视化：前后台状态数据完全一致化、现场场景全视角实景化、虚拟现实场景融合化。

l实时化：系统传输无时差，..小延迟小于100ms，实现“面对面”交互效果。

l信息化：基础工具知识化（知识库），数据管理完整化（数据湖），信息、任务系统化，事件、任务进程闭环化。

（二）智慧运维系统

智慧运维系统是智能监测与巡检技术的集成化应用，通过数据融合与智能分析，成为智慧工厂的“神经中枢”，驱动生产与运维的智能化协同。

（三）核心功能

l预测性维护：利用预测分析技术预测未来系统性能和故障，提前维护以降低系统故障率，延长设备寿命，降低维护成本，预防恶性事故发生。

l智能化决策：通过人工智能技术为运维人员提供决策建议和支持，根据历史纪录和当前情况给出..资源调度方案或排除故障的对策。

l自动化实施：通过故障修复、资源调度、配置更新等自动化形式实施运维任务，降低人为错误风险，提高运维效率和响应时间。

（四）智慧运维系统

1．全景图

智慧运维系统全景图围绕不同层级用户需求，实现全维度、全流程的运维可视化与管理覆盖，让各角色都能获取适配的信息与功能支持。

l集团高管：提供运维全局全景展示，直观掌握整体运维状况、核心指标与战略层面的运行数据，助力宏观决策。

l子公司高管：支持从历史数据追溯到未来趋势预测，从组织整体运维效能到个人工作绩效的全维度洞察，兼顾整体把控与细节追溯。

l各条产线管理者：打破单一数据湖的局限，整合多元数据源，实现跨维度数据关联分析，..掌握产线设备运行、维护等关键信息。

l公司分析团队：完成从静态数据呈现到动态实时更新的转变，既提供全局概览性数据，也支持向下钻取查询明细数据，满足深度分析需求。

..执行人员：实现全信息共享，..巡检、维护、故障处理等工作中所需的设备信息、任务指令、资源支持等信息实时触达。

2．结构图

系统结构图清晰呈现硬件部署与原有系统的衔接关系，构建稳定、..的硬件支撑体系。

l原有系统接入：包含原有监控系统、原有在线监测系统，通过兼容整合实现历史数据与新系统的无缝对接，避免重复建设。

l核心硬件设备：涵盖工作站、中心交换机、服务器、光纤收发器，构成数据传输、存储与处理的核心硬件集群，保障系统稳定运行。

l智能巡检设备：部署慧眼机器人、轮式巡检机器人、吊轨巡检机器人，形成多场景、全方位的智能巡检网络，替代人工完成复杂环境下的巡检工作。

l硬件连接逻辑：通过光纤收发器实现远距离数据传输，中心交换机负责各设备间的信号调度，服务器承担数据存储与运算，工作站作为人工操作与监控终端，形成完整的硬件运行链路。

3．整体架构

智慧运维系统整体架构以 “服务化、全覆盖” 为核心，整合智能巡检、设备管理、资源支撑等核心服务，实现运维全流程闭环管理。

l核心服务模块：包含智能巡检服务、设备管理服务、工具 / 备件服务、流媒体服务、统计报表服务、文件管理服务、健康度管理服务，覆盖运维工作的核心场景。

l设备管理细分：在设备管理服务下，进一步划分设备静态管理、设备动态管理、缺陷分析管理、完好分析管理，实现设备全生命周期管理。

l系统扩展规划：明确二期开发方向，预留功能扩展空间，可根据业务发展需求新增功能模块或优化现有服务，保障系统的可持续性。

4．软件架构

软件架构采用分层设计与组件化开发，兼顾安全性、可扩展性与易用性，支撑系统各项功能的..实现。

1. 接入与网关层

l接入网关：集成 Nginx 组件，核心承担安全防护与全天候稳定运行保障，抵御网络攻击，..系统 7x24 小时不间断服务。

l业务网关：部署 Gateway 组件，支持黑白名单权限控制，由专人负责维护，实现对业务请求的..过滤与权限管控。

2. 核心业务层

l用户与权限管理：包含用户管理、闸门管理、菜单管理、角色管理、极限管理，支持 100 名用户同时在线操作，实现精细化权限分配，..数据安全。

l设备管理模块：涵盖设备基本信息、状态信息、流水信息、机器人告警、外部设备告警、维护记录、作业信息等，..记录设备全生命周期数据。

l工具 / 备件管理模块：实现库存查询、领用登记、归还核销、采购申请、报废处理等全流程管理，保障运维资源..调配。

l辅助功能模块：包含地图展示、能力库、兴趣专题、通信支持（WebSocket 协议）、数据推演（Python 加密协议）、文件上传下载、在线预览、自动合成等功能，提升运维工作的便捷性与智能化水平。

3. 数据与支撑层

l数据库支持：采用 Mysql 数据库存储结构化数据，保障数据的..查询与稳定存储。

l中间件支撑：集成 RocketMQ 海岛中间件，负责消息队列管理，实现系统各模块间的异步通信，提升系统并发处理能力。

l基础支撑服务：包含路控、服务治理、消息服务、任务调度等基础系统功能，为核心业务模块提供底层支撑，保障系统整体运行流畅。

5．操作页面

系统操作界面以 “功能分区明确、操作便捷..” 为设计原则，覆盖核心运维操作场景，降低用户使用门槛。

l用户权限管理界面：提供用户新增、编辑、删除，角色分配，权限配置等操作入口，支持按部门、岗位快速批量分配权限，可视化展示权限分配结果。

l流媒体管理界面：支持推流 / 拉流控制、实时视频预览、历史视频存储与回放，集成语音通话功能，方便..人员与后台指挥中心实时沟通。

l工具 / 备件管理界面：直观展示库存数量、备件位置、领用记录等信息，提供采购申请提交、报废审批流程发起等操作入口，支持库存预警设置。

l健康度分析管理界面：通过图表可视化展示设备健康状态评分、故障风险等级，支持按设备类型、使用年限等维度筛选分析，呈现健康度变化趋势。

l缺陷分析界面：汇总设备缺陷信息，支持按缺陷类型、发生位置、严重程度分类统计，展示缺陷处理进度与处理结果，实现缺陷闭环管理。

6．设备管理服务

设备管理系统是智慧运维系统的核心模块，围绕设备全生命周期，实现静态信息建档、动态状态监控、维护流程管控的全方位管理。

1. 设备静态管理

l 核心管理内容：记录设备基础信息，包括设备型号、规格参数、安装位置、采购日期、供应商信息等静态数据，建立完整的设备信息档案。

l 功能价值：为设备维护、故障排查、资产盘点提供基础数据支撑，..设备信息的准确性与完整性。

2. 设备动态管理

l 核心管理内容：实时采集设备运行状态信息，包括运行参数、负载情况、是否正常运行等动态数据，同步记录设备维护记录，包括维护时间、维护内容、维护人员、故障处理结果等。

l 功能价值：实现设备运行状态的实时监控，及时发现异常情况，通过维护记录追溯设备历史维护情况，为维护策略优化提供数据支持。

3. 缺陷与完好性管理

l 缺陷分析管理：自动采集设备缺陷数据，分类统计缺陷类型、发生频率、影响范围，生成缺陷分析报告，为针对性改进提供依据。

l 完好分析管理：定期对设备完好状态进行评估，结合运行数据、维护记录等多维度指标，生成设备完好率报告，识别高风险设备，提前制定维护计划。

7．发展路径

系统以人工智能深度应用为核心发展方向，逐步实现从 “被动响应” 到 “主动预警” 再到 “智慧管理” 的进阶。

1. 核心技术依托

l以 AI（人工智能）技术为核心驱动力，融合大数据分析、物联网感知、机器学习等..技术，构建智能化运维决策体系。

l基于大数据积累，建立多维度数据模型，为智能分析、预测预警提供数据基础。

2. 三大发展目标

l智能报警：通过 AI 算法对设备运行数据、环境数据等进行实时解读，..识别异常现象，自动发出警报，实现故障的快速发现。

l智能预警：基于历史数据与实时数据的深度分析，挖掘设备故障潜在规律，提前预测可能发生的故障风险，为预防性维护提供支撑。

l智慧管理：构建系统与人的互动协同机制，通过系统自动分配任务、提供决策建议，结合人工专业判断，..解决独立空间内的运维管理问题，实现运维效率与管理精度的双重提升。