新解读《GB_T 39837 - 2021信息技术 远程运维 技术参考模型》最新解读.pptx

《GB/T39837-2021信息技术远程运维技术参考模型》

最新解读

一、深度剖析远程运维技术参考模型架构

（一）架构的分层设计逻辑

1.运维应用层：作为直接面向用户需求的层面，承担着设备管理、故障处理以及保养等核心业务功能。设备管理涵盖从设备采购入库到报废处理的全生命周期管理，确保设备信息的完整性与实时性。例如，通过建立设备电子台账，详细记录设备型号、采购时间、维护记录等，方便企业随时掌握设备状态。故障处理功能要求能够快速定位设备故障点，并提供有效的解决方案，如利用故障远程推送技术，及时将设备故障信息发送给相关维修人员，减少故障排查时间。设备保养则根据设备运行状;

况和维护周期，制定科学合理的保养计划，保证设备的

稳定运行。

2.运维支撑层：为运维应用层提供坚实的基础支撑，包括平台支撑、网络支撑和数据支撑。平台支撑涉及云基础设施，如服务器、存储设备、数据库以及虚拟化技术等，确保系统具备高可用性和扩展性。例如，采用云计算平台可以根据业务需求动态调整资源配置，满足企业在业务高峰期对计算资源的需求。网络支撑着重于标准协议和协议转换网关等网络通信技术，保障数据在不同设备和系统之间的可靠传输。数据支撑则负责收集、处理和存储各类运维数据，支持工业以太网实现对工业

专用设备/控制系统的数据连接，同时兼容HTTP、

OPC/OPCUA等多种协议，处理结构化、半结构化和非结构化等不同类型的数据。;

（二）层次间的关联与互动

1.依赖关系：运维应用层依赖于运维支撑层提供的资源和服务来实现其业务功能。例如，设备管理中的数据查询和分析功能依赖于运维支撑层的数据存储和处理能力；故障处理中的远程诊断和操作需要借助网络支撑层的稳定通信来实现。

2.反馈机制：运维应用层在运行过程中产生的大量数据，如设备运行状态数据、故障报告数据等，会反馈给运维支撑层进行进一步分析和处理。这些反馈数据有助于优化平台配置、改进网络传输策略以及完善数据处理算法，从而提升整个运维系统的性能和效率。

二、设备管理的创新理念与实践

（一）设备全生命周期电子化管理;

1.台账建立与管理：按照标准要求，建立包含智能传

感器、工业网关等设备的全维度电子化台账，实现固定

资产电子化率100%。通过信息化手段，将设备的各项信息进行数字化录入和存储，方便快捷地进行查询、更

新和统计分析。例如，利用二维码或RFID技术，为每

台设备赋予唯一标识，通过扫码即可获取设备的详细信

息，包括设备型号、生产厂家、安装位置、维护记录等。

2.生命周期跟踪：从设备出厂开始，对其进行全方位的生命周期跟踪管理。通过实时监测设备的运行状况、备件磨损状况及耗材的使用状况，预测备件的更换时间以及耗材的补充时间，实现高效的维护保养计划，保持备件及耗材的最优库存。例如，通过分析设备的运行数据，预测设备关键部件的剩余使用寿命，提前准备好相应的备件，避免因备件短缺导致设备停机。;

（二）设备KPI分析与决策支持

1.指标设定与采集：针对设备维护管理记录的数据，设定关键绩效指标（KPI），如设备故障率、平均故障修复时间、设备利用率等，并通过自动化IoT接入等技术手段，实时采集设备运行数据，确保数据的准确性和及时性。

2.数据分析与决策：通过对设备KPI数据的深入分析，辅助企业把握故障的规律，提高故障预测、监控和处理能力，减少故障率。例如，通过数据分析发现某类设备在特定环境下故障率较高，企业可以针对性地采取改进措施，如优化设备运行环境、加强设备维护保养等，为设备管理人员和企业管理者提供科学的决策依据。

三、设备故障处理的高效策略与技术;

（一）故障快速诊断技术

1.在线诊断系统：利用先进的设备在线诊断技术，实时监测设备的运行状态，通过对设备振动、温度、压力等参数的分析，快速判断设备是否存在故障以及故障的类型和位置。例如，采用振动分析技术，通过监测设备振动的频率、幅值等参数，判断设备是否存在机械故障，如轴承磨损、齿轮损坏等。

2.智能算法应用：运用机器学习、深度学习等智能算法，对大量的设备故障数据进行学习和训练，建立故障诊断模型，提高故障诊断的准确性和效率。例如，利用深度学习算法对设备的图像、声音等数据进行分析，识别设备故障特征，实现自动故障诊断。

（二）远程支持与协同处理;

1.专家远程支持：当设备出现故障时，通过远程通信

技术，实现专家与现场维修人员的实时沟通和协作。专家可以通过远程视频、数据共享等方式，对设备故