钢铁行业属于特大规模的连续化生产模式， 整个生产流程的设备总量超过万台， 任何一台设备异常都可能影响到生产的连续化运行，因而，确保每台设备都得到可靠，优异的润滑非常关键，但是其苛刻的工况条件: 高温、重载、水污染、粉尘等， 都对设备润滑造成了难题。钢铁行业普遍存在设备润滑质量差、油品寿命短、跑冒滴漏消耗严重等问题。如何提高钢铁设备的润滑质量已经成为钢铁行业设备管理人员的重点工作。

青岛特殊钢铁有限公司是青钢集团“十二五”期间环保搬迁新成立的大型钢铁企业。主要产品为棒材、高线和扁钢。目前企业高速线材生产线已建成六条，主体设备为摩根、达涅利、西马克等公司所产的国际先进设备。为确保这些设备的安全、稳定、高精运行，公司新搭建了设备在线振动监测平台。

欧洛普通过设备在线振动监测平台，指导现场工程师对重要关键设备的故障点检、确认及诊断，在故障发现时间上与之前相比提前很多。但随着生产节奏加快，仅靠设备在线振动监测的不足开始逐渐显现；

本项目的主要任务是通过对轧线润滑系统进行数字化的升级改造，从经济、安全方面提升企业在生产、运行、维护各环节中对重要关键设备的信息化应用能力。

通过加装油品在线监测装置，解决企业轧机进水监测、定位困难，进水趋势无法了解的问题。同时通过油液在线监测，以大数据分析、设备监测两类应用为核心，建立具有“全面感知、协同优化、预测预警、安全受控、科学决策”五项能力的智能润滑管理平台，最终达到提升企业设备润滑管理能力，提高设备安全、经济运行水平，降低现场工程师劳动强度的目的。

项目计划分三期进行建设：

一期：实现对三高线精轧机、预精轧、吐丝机、润滑油进水监测，提高企业智能润滑监测能力，通过粗轧机在线可视铁谱监测及电感颗粒传感器监测系统磨屑大小、形貌、分布、成分分析实现对润滑设备的预知维修；

二期：实现对一、二高线轧机进水监测、设备润滑系统油品在线监测；

三期：基于测量数据、设备运行及维护数据、故障数据等，通过大数据分析、建模实现对润滑设备的故障预测，实现设备的全生命周期数字化管理。

通过本项目实现对轧机进水的直接定位，降低现场工程师的劳动强度，提高检修决策效率。同时通过油品智能监测与企业振动监测相结合，可大大提高设备故障预测的准确率及预警时间。