设备智能运维是钢铁工业智能制造的短板，存在下列问题： 1、设备运维数智化基础薄弱，设备状态相关的数据没有得到全面有效的采集、存储、管理，全口径设备数据在线率不足1%。 2、以人为主的设备管理导致过度依赖人的行为、经验，设备风险难以控制，设备维护经验、知识碎片化，缺少系统化的积累、提炼、优化、传播。 3、设备维护相关数据没有得到有效开发、应用，基于数据的决策偏少，智能化应用不成体系，运维全流程协同优化乃至支撑产供销全局优化没有依托和抓手。 4、未能实现对环保设备设施运行状态的精准把握，保证其持续可靠运行，减少和降低污染排放，支撑环保达标和超低排放的实现。高能耗设备的运行缺乏数据支撑，降低能耗的目标难以达成。 5、设备维护功能分割过细，点检、运行、日修、抢修等多种角色并存，设备点检不到位、设备维修质量无数据支撑，设备日常运行过程中的“跑冒滴漏”问题严重，不仅增加消耗，也间接增加环境压力，效率提升遇到瓶颈。 针对这些问题，宝武装备智能科技有限公司研发成功一套钢铁全工序、全流程设备智能运维系统（技术、产品、标准与体系），攻克了面向钢铁全工序的设备智能运维平台、面向状态变化趋势决策的设备智能运维智能专家系统、面向服务一致性的设备智能运维标准、面向运维全流程的智能运维体系等四个方面十二项核心技术，实现了面向钢铁行业的全工序全流程的智能运维系统和超大规模化工程应用。

绿色智慧制造背景下，通过设备运维的数字化与智能化，探索和推动工业领域设备管理变革升级，成为了新的课题。目前以“点检定修制”为代表的设备管理主要问题体现在： 1、过度依赖人的行为、经验，设备风险难以控制。以某钢厂为例，90%的设备故障是因为点检不到位，30%的重复性故障是点检不周导致，充分说明五感点检、经验判断已不足以支撑设备风险有效控制。 2、设备过维修与欠维修并存，综合维护成本居高不下。由于缺乏全面有效的设备状态把控手段，点检定修模式下过维修难以避免，同时也普遍存在设备老化严重、维护不及时的情况。 3、设备维护功能分割过细，制约系统效率提升。点检、运行、日修、抢修等多种角色并存，效率提升遇到瓶颈（行业万吨钢点检人员配置平均水平1人/万吨，国际先进0.7人/万吨）。 宝武装备智能科技有限公司、宝山钢铁股份有限公司通过新一代信息技术（ABC+IoT）应用，推动设备管理从“感官判断、经验决策”向“数据判断、知识决策”的智能化升级，支撑钢铁制造“智慧、绿色”转型，探索实践工业领域设备管理变革，带动行业高质量发展。总体思路如下： 1、以“三需要”（数字化转型、绿色可持续发展、设备管理变革）为初心，探索面向多维需求的设备智能运维系统解决方案。 2、以“三个一”（一个平台、一个专家系统、一套标准化体系）为核心，打造“远程、智能、共享”的设备智能运维管理新模式。 3、以“三提升”（资产效率、人事效率、管理效率）为目标，重塑设备运维价值链，实现设备管理价值最大化。