1.招标条件
本招标项目名称为：中国神华基于安全可靠性的设备综合管控模式研究公开招标，本项目已具备招标条件，现对该项目进行国内资格后审公开招标。
2.项目概况与招标范围
2.1 项目概况、招标范围及标段（包）划分：2.1.1 项目概况：
2020年，工业和信息化部、应急管理部联合发布了《“工业互联网+安全生产”行动计划(2021-2023年)》【工信部联信发〔2020〕157号】。《行动计划》提出，到2023年底，工业互联网与安全生产协同推进发展格局基本形成，工业企业本质安全水平明显增强。一批重点行业工业互联网安全生产监管平台建成运行，“工业互联网+安全生产”快速感知、实时监测、超前预警、联动处置、系统评估等新型能力体系基本形成，数字化管理、网络化协同、智能化管控水平明显提升，相应的，对设备系统运行维护检修管理提出了新要求。
设备系统可靠性运行是企业安全生产的基础和前提。随着设备系统大型化、复杂化和智能化程度日趋提高，设备系统非正常（非计划）停机造成的损失也越来越大，恢复生产所需的维修时间更长、费用更高。设备系统维护检修工作在保证整个正常运转中占有越来越重要的地位。据有关资料报道，设备维修费用，占其生命周期内总支出的比重可高达70%。美国近年来平均每年用于设备检修的费用达2000亿美元，其中海上风电设备的维修费用则占其收益的35%。
中国神华集煤矿、电力、铁路、港口、煤矿化工等多板块经营，设备资产大，运维及检修费用高。另外当前正在大力开展智慧企业建设，亟待建立与之相适应的运维模式。
因此，在新形势下，结合《行动计划》要求，开展设备可靠性运行维护理论与技术研究，构建设备系统可靠性分析与健康管理体系，实现设备资产完整性管理，利用大数据挖掘，提高设备的运行可靠性，减少设备非计划（非正常）停机造成的损失，降低维修费用，提高生产效率等，具有重要意义。
服务地点：北京。
2.1.2招标范围（主要研究内容及预期目标）：
（一）基础研究
（1）生产设备系统安全可靠性运行机制
根据能量、设备、产品的耦合关系，通过系统性分析，揭示化工等连续性产线存在的运行可靠性形成机理及退化规律。内容包括明确系统可靠性内涵，分析生产设备系统工作原理、生产目标和设备系统运行模式，研究设备系统与人员、物料、环境等要素间的相互作用，剖析设备及产线主要事故类型、原因及后果，进而明确高安全设备及连续性产线健康运行的功能要求，建立可靠性为中心的安全运行模型与维修机制。
（2）设备系统结构与生产运行功能关系
分析设备与产线的结构组成，包括结构层次、基本元件及连接方式等；研究产线结构与设备系统功能间的关联关系，及对产品质量和生产效率的影响，确立设备性能指标与功能指标的逻辑关系，并建立基于质量状态任务网络模型（Quality State Task Network）的任务可靠性评估方法，为故障模式分析与运维决策奠定基础。
（3）设备系统全过程、系统化健康管理
运用设备资产完整性及健康管理思想，结合工艺偏差流理论 (SoV)、粗集理论、模式识别、多源信息融合等理论，并应用主成分分析 (PCA)、支持向量机 (SVM)、时间序列预测 (如ARIMA模型等)、深度学习 (DL) 等机器学习与数据挖掘的前沿方法，在可靠性驱动下，提出集健康监测、故障诊断、状态评估、隐患排查、异常预警、运行维护、检修决策、备件管理、生产调度等一体化生产系统综合管控框架，实现对设备及产线的全过程、系统化健康管理。
（二）设备故障模式分析研究与风险数据库建立
（1）设备故障模式分析方法
针对确立的矿车、电力典型设备等研究对象，根据设备功能与硬件性能的逻辑关系原理，按照元件-部件（组件）-设备-系统的层次关系，研究故障模式种类及分类；利用故障模式、影响及危害性分析FMECA（Failure Mode, Effects and Criticality Analysis）方法，从元件层次分析故障现象、故障原因、故障后果、风险程度、故障频次等，基于设备性能异常与硬件损坏故障关系，建立高安全设备故障模式分析FMECA方法，形成基于RPN（Risk priority number）值的量化分析标准。同时，将FMECA分析得到的故障机理、故障特征、诊断规则等作为专家知识对高安全设备的故障进行属性描述，以对零样本故障类型的发生概率进行评估，并将风险预控与设备运维管控相衔接，提出设备运行及预防性维护措施需求。
（2）设备故障数据库
采用FMECA方法，以矿车、电力典型设备等为样本，基于设备工作原理、日常维护数据和设备故障历史数据，建立设备性能异常与硬件损坏故障关系数据库，研究故障数据挖掘算法，将设备故障模式分析与设备运行维护检修工作相融合，研究故障数据融合技术，针对生产过程海量复杂数据、设备故障历史数据进行数据级、特征级和决策级的不同层级融合，为设备安全运行、预防性维修、故障识别及趋势分析提供数据来源及知识基础。
（三）优化设备运行模式研究
（1）基于大数据的多目标运行模型
针对矿车和电力典型设备等具体研究对象，以生产能耗、生产效率、设备故障率、维修费用、生产效率、产品质量、安全性等不同参数为目标函数，基于运行数据和可靠性模型，设备功能健康状态指标为决策阈值，以最小化生产总成本为目的，得到了最佳维护阈值，建立设备多目标维度的运行健康状态预测模型，为优化运行维护管控模式提供客观依据。
（2）运行维护管控模式方案
根据市场情况及企业生产特点，以健康状态为基础研究确立产线最佳运行目标，在特定的任务可靠性约束条件下，对上述生产系统运行模型进行解析，得到系统设备运行维护管控模式最佳方案和策略。
（四）运行维护控制技术与机制研究
（1）监测监控技术
基于设备故障模式分析，采用安全完整性等级SIL（Safety Integrity Level）等分析技术，建立生产系统任务可靠性等健康指标监控分析方法。确立健康状态监测方案，组建完善的健康状态监测系统。通过健康状态监测系统，提取特征参量，对设备及产线运行状态进行实时监测。基于建立的设备退化曲线模型，根据设备运行采集的实时数据，对设备及产线运行健康状态进行诊断、评估和预测，达到风险预警的目标。
（2）运行维护管控机制
以风险管控为基础，以设备和连续性产线安全可靠运行为目标，研究建立视情运行维护、隐患排查与控制及应急处置相统一的集成化综合运行维护策略，并建立管控机制与操作规范。
（五）设备检修决策技术研究
（1）设备劣化规律与可靠性评估分析技术
采用设备失效机理分析和大数据深度挖掘相结合的研究方法，研究设备退化规律，建立可靠性评估分析技术。基于硬件结构与设备性能关系研究，并利用大数据分析技术，建立设备状况分析技术，探究设备硬件结构劣化对设备性能的影响，退化过程的变化规律，建立设备退化曲线模型，并深度挖掘与相关因素的关联关系，建立设备可靠性模型和计算方法，进行可靠性评估分析与剩余寿命预测，为优化维修方式奠定基础。
（2）维修方式选择
基于可靠性和剩余寿命等健康指标监测分析，综合考虑安全风险和经济性分析，剖析事后维修、定期维修、预防性维修和预测性维修等各类维修方式的特点，建立优化决策模型，持续优化维修方式。
（六）应用验证
以某煤矿无人驾驶矿车、电力典型设备运维为样本，开展针对性的验证研究。无人驾驶矿车应用包括：故障数据库采集与建设、可靠性评估与工况监测监控。电力应用主要是风险数据库建设与数据分析。
2.1.3项目总工期（项目研究进度及完成时间）：
（1）2023年12月：项目前期准备、招标等；
（2）2024年1月——2024年10月：完成基础研究、设备故障模式分析研究与风险数据库建立、优化设备运行模式研究、运行维护控制技术与机制研究、设备检修决策技术研究等研究内容；
（3）2024年8月——2024年9月：应用对象确定及应用验证技术方案确定；
（4）2024年10月——2024年11月：研究成果现场应用实践，进一步完善；
（5）2024年12月：项目结题验收。
2.2 其他：/
3.投标人资格要求
3.1 资质条件和业绩要求：
【1】资质要求：投标人须为依法注册的独立法人或其他组织，须提供有效的证明文件。
【2】财务要求：/
【3】业绩要求：2018年11月至投标截止日(以合同签订时间为准)，投标人须至少具有1份质量与可靠性技术咨询服务业绩，提供合同扫描件或任务书扫描件（合同扫描件应至少包括合同签订日期、合同标的物或服务内容页、签字盖章页）。
【4】信誉要求：/
【5】项目负责人的资格要求：投标人拟任的项目负责人须至少具有硕士研究生（含）以上学历，且具有高级技术职称，须提供学历证书扫描件和职称证书扫描件。
【6】其他主要人员要求：投标人其他主要人员须配备不少于2名具有高级技术职称或博士学位的其他主要人员，须提供职称证书或博士学位证书等证明材料。
【7】设备要求：/
【8】其他要求：/
3.2 本项目接受联合体投标。（1）本项目接受联合体投标。如为联合体形式投标，投标人名称应为：XXX高等院校、科研院所或企事业单位联合体，各单位名称应与“6.3联合体协议书”中的单位名称保持一致。
（2）单位负责人为同一人或者存在控股、管理关系的不同单位，不得参加同一标段投标，否则，相关投标均无效。
4.招标文件开始购买时间2023-12-05 14:00:00，招标文件购买截止时间2023-12-12 16:00:00。
欲购买招标文件的投标人,请联系办理供应商会员事宜，成为正式供应商后根据招标公告的相应说明在线完成招标文件的购买!为保证您能够顺利投，具体要求及购买标书操作流程以公告详细内容为准!
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