加油站设备管理的智能化、数字化研究与探索

沈妍

（中国石化销售股份有限公司江苏石油分公司，江苏 南京 210005）

加油站的设备作为日常管理的重要对象，对保障业务连续、稳定起到关键作用，加油站设备具有数量多、价值低、使用频率高等特点。随着新兴技术的发展，设备管理逐步呈现集成化、自动化、智能化趋势，但目前加油站设备管理的智能化建设尚在初步阶段，其技术先进性仍需不断提升，尤其是在设备资产盘点、设备状态监控、设备故障处理、设备日常巡检等方面，也有相关技术可以应用和改造，以适应其要求。可研究探索的技术有射频盘点、机器学习、传感器联动等。

1 移动化盘点

设备盘点作为加油站资产管理的主要手段，必须满足便捷性、准确性、及时性的要求，且针对危险品销售场所的特殊性，盘点设备的防爆性能也是综合考虑因素之一。近年来，资产盘点的主流技术为条形码盘点、二维码盘点、射频技术盘点等，二维码盘点和条形码盘点同为贴标模式，但二维码包含更多内容信息，更符合技术发展趋势，所以本次研究选取二维码扫码盘点模式。下面就对射频技术盘点和二维码盘点模式进行阐述。

1.1 射频技术简介

射频识别技术即为RFID技术，是自动识别技术的一种，通过无线射频方式进行非接触双向数据通信，利用无线射频方式对记录媒体（电子标签或射频卡）进行读写，从而达到识别目标和数据交换的目的。作为设备盘点的一种技术手段，主要优势就是对于隐蔽工程和埋地设备等可以一次性贴码，利用射频设备集中盘点。

利用射频技术的加油站设备盘点目前已有初步研究与探索，但因涉及盘点设备的防爆等级研究、成本问题、标签消磁等问题，暂时还未全面应用。

1.2 二维码技术简介

二维码又称二维条码，常见的二维码为QR Code，QR全称Quick Response，是一个近几年来移动设备上超流行的一种编码方式，它比传统的Bar Code条形码能存更多的信息，也能表示更多的数据类型。加油站设备的二维码盘点，可借助现有已通过防爆测试的移动设备为载体，开发应用APP，在所有设备便面张贴二维码，即可进行扫码盘点，属于轻量级的适用性改造即可推广。目前该模式已完成研究，并在部分地区进行推广。

1.3 射频与二维码方式比较

射频识别盘点和二维码盘点各有其特点、优劣势，现就其盘点设备成本、标签成本、盘点方式、使用便捷性、标签时效作以对比、分析。详情见表1。

表1 射频与二维码设备盘点方式对比

1.4 应用探索案例说明

目前加油站的关于资产、设备的系统较多，其中尤其针对资产台账、设备台账、实物资产等多套账务核对比较困难，帐帐统一、账实一致尤为关键。本二维码设备盘点项目的实现让盘点现场人员能够直接比对系统已有数据，核对真实账务情况，同时开发实现二维码扫描功能，对固定资产的来源、现状、系统情况等一系列过程做以统计及匹配，实现了固定资产的过程化管理。

（1）移动式手持POS盘点使用流程示例。

图1 二维码扫描盘点app首页

图2 二维码盘点核对界面

（2）实现目标。一是实现固定资产账实真实核对。通过在线盘点功能，利用直接扫二维码比对设备情况，对于设备是否与系统一致、是否未按规定处理等情况进行记录并作出相应提醒。二是利用手持POS载体，节约成本。本项目移动盘点的设备借助于统一配备的手持防爆POS终端，统一入口，没有额外硬件投资费用，成本最小化。三是打通技术壁垒，突破管理难点，层层压实责任。项目在流程方面，考虑未申请调拨、未按要求放置以及未及时处置等不规范行为和异常事件提醒，突破一直以来的管理难点。同时通过规范流程，层层压实责任，理清责任划分，做好国有资产管理的基础工作。四是全面在线盘点，推广二维码应用。整个固定资产盘点流程目前已全面在线盘点，其中在前期设备静态盘点全部在线运行，在实现二维码扫码盘点功能后，现在部分单位完成试点。

（3）市场分析。固定资产移动式手持POS盘点项目作为资产全生命周期管理的关键内容，实现了移动应用和手持终端的匹配，同时也为后期拓展在设备全生命周期管理其他环节应用奠定了基础，如维修管理、故障统计、日常监测等。同时，作为销售企业首家研究并实现在线盘点的企业，同时深化手持POS应用范围，成本较小，推广性极强，且固定资产管理作为一直以来管理工作的难点和痛点，尤其对于流动性极强无法溯源的资产，通过技术手段提供源头管理，打破管理壁垒。该项目，应用范围广，需求迫切，且成本较低，具有很好的推广价值。

2 设备集成化监管平台

加油站的设备除了加油站本身“点多、线长、面广”的管理特点外，还具有品类多、价值低、使用率高、故障率高、更新快等特点，尤其是相关管理者来说，无法及时全面掌握加油站设备的整体及现场情况，一直以来都是急需突破和解决的难题。

近年来，基于物联网、云计算、移动互联网、大数据分析等技术的飞跃发展，研究智能化、集成化的在线设备集成监管成为业内发展趋势，尤其是全面集成设备状态管理、异常预警、数据统计分析等运营需求，搭建一体化数据可视化展示平台，形成集成化监管。

经初步研究，该平台可从设备状态管理、异常预警提示、数据统计分析三大类数据展示。一是设备状态管理，主要分为设备运行管理、设备批量操作、设备参数设备、设备故障处理。二是异常预警提示，主要分为异常设备查看、预警设备查看、提示策略设置、历史提醒分析等。三是数据统计分析，主要分为设备数量统计、运行设备统计、地市分布统计、备品备件统计。平台可探索研究通过物联网和数字信号等连接加油机等常用关键设备，实时处理和直观展示设备数分类及总量、设备运行数、设备地区分布、使用活跃度等统计，同时嵌入数据分析工作，在相关使用者统计数据的同时即可进行数据分析及数据挖掘操作。

3 智能化设备故障维修知识库

设备的故障记录及维修方案，作为设备全生命周期管理的重要过程资料，对设备现场管理以及设备运行趋势预测有较大影响，尤其是对于加油站员工流动性大、整体素质不高等先天不足，能够系统化、智能化建设设备故障维修可以全面提升设备故障维修的效率和准确性，同时借助于移动互联网，VR技术等模拟现场、视频指导、联动配件等，为设备维修提供便捷性和可操作性。

研究设备故障维修智能化的基础是构建智能化知识库。理论上，知识库有两种含义：一种是指专家系统设计所应用的规则集合，包含规则所联系的事实及数据，它们的全体构成知识库。这种知识库是与具体的专家系统有关，不存在知识库的共享问题；另一种是指具有咨询性质的知识库，这种知识库是共享的，不是一家所独有的。从今后的发展来看，巨型知识库将会出现，还依赖于硬件及软件条件的发展。下一代计算机所应考虑的重要问题之一是知识库的设计，以知识库为背景的知识库公共管理系统机构设计。我们本课题所研究的知识库属于第二种有咨询性质的可共享的知识库，在初次建立知识体系后，还需不断进行机器学习滚动优化知识库。同时，搭建VR模拟指导平台，采集设备故障实景，以实现设备故障匹配后，自动推送解决方案及维修视频，全面实现故障维修智能化。

4 趋势化设备状态预测分析

结合大数据分析技术，利用线性回归、神经网络等多项经典算法，建立数据仓库，动态关注设备运行状态趋势预测，主要为设备计划性保养和维修提供数字化手段。

其中，需借助以上设备集成化监管平台的设备历史状态，以及智能化设备故障维修知识库的设备故障信息，加以数据算法应用后，判断数据状态。主要研究的算法为线性回归算法、神经网络算法和时间序列预测算法。

5 数字化驱动设备运行联动

目前，加油站设备的启停、运行、维修均采用最基础的人工判断及操作模式，根据目前技术发展的现状，可以研究和探索所有运转的全数字化，将关键节点均转化成数字信号，通过网络上传至集成监管平台。在通过数据分析、智能化判断后，对设备的运行状态分析、预测后，推送数字信号，同时设定设备运行阈值，在满足条件后通过联锁、联动、传感器等模式进行智能化运转，全面实现智能化、数字化设备管理，以提升工作效率，减少劳动负荷以及操作错误。

6 结语

加油站设备管理的智能化、数字化研究，依托于科技的创新发展，会不断稳步提升，本文所研究和探索的只是其中一部分，尤其对于数据分析设备发展趋势、数字化驱动设备运行仍处于研究的初级阶段，在后期物联网技术的成熟应用及推广后将有质的飞跃。通过对加油站设备管理的智能化、数字化探索，将降低加油站的管理成本，提升加油站的竞争力，更好地为社会和客户提供优质服务。