10月,金桂飘香,在举国欢庆的双节假期里,宁德核电站开启了N405大修任务。核电机组大修又称“换料大修”,是核电机组对设备和系统进行主动性、预防性的“体检”和“保养”,是保障运行安全的一项重要举措。

本次,宁德核电厂4号机组迎来了第五次换料大修,为期1个月,大约3000名维修工人和专家深度参与其中。大修工作密度集中,机组状态转换多变,时刻考验着每一位大修人员。而随着科技的进步,数字化工具的应用为大修带来了革命性的改变。

无纸化检修,解放沾满油污的双手

“调出阀门标准数据,现在密封试验数据不合格,下一步,进行密封面研磨工作···”

在热火朝天的大修现场,宁德核电检修工荣飞正戴着一副先进的AR智能头环,用一种全新的工作模式进行着阀门维修工作。他介绍说道:“眼镜里显示的各种数字化信息,例如阀门的机构图、操作步骤、维修指南等,让我能够直观地了解阀门的构造和维修要点。”

据悉,宁德核电厂4台机组拥有10万量级的设备、涵盖几百个操作系统以及成千上万的工作流程和系统流程。面对庞大繁杂的设备维修工作,维修工人也需要强大的知识储备和专家支持。

在传统维修中,详细记录工作步骤、安全措施、风险评估等内容的工作票是工人检修的重要工作依据和凭证。尤其是大修期间,就有大约7000-8000张工作票等待处理。

许多设备无法完全拆卸修理,只有狭小的操作空间,携带纸笔作业十分不方便。而且纸质的工作票时常需要“一操作一签字”,工人需要反复的摘戴手套,这让维修工作变得缓慢且冗长,并且机械设备往往带有油污,很容易造成单据污损。

对此,宁德核电采用了杭州灵伴科技的一体式5G工业AR智能头环X-Craft,通过xHands智能工作流替代纸质单据,通过语音互动,进行工作数据和现场情况记录,解放工人双手,让检修不再束手束脚,同时提升检修效率。

荣飞表示:“对我们来说最大的改变是节省了写完工报告的时间,以前需要现场记录下来,然后输入到电脑里,通过AR智能头环可以全流程记录,并且自动生成报告,保证了数据和工作的真实性,同时避免了数据记录的人工错漏。”

AR智能远程QC见证,效率提升200%

本次大修中,质量控制(Quality Control)见证也作为AR技术应用的典型场景重点推进。在QC见证中,一位或多位专家需要亲临现场,监督和确认特定的质量控制过程,以确保产品或服务符合规定的质量标准和要求。

作为保障机组设备维修100%无故障的核心环节,严格的QC见证可以确保机组设备维修过程中的质量控制措施得到有效执行,最大程度地减少故障和问题的发生。这有助于提高设备的可靠性和性能,确保其正常运行和生产效率。

但是以前的QC见证需要专家往返于不同的维修现场,时间在路上消磨殆尽,一上午最多只能见证两项维修工作。而大修时间紧,任务重,为提升效率,宁德核电决定将AR技术应用落地,特别开辟了30个AR智能QC见证试点,覆盖20多个维修班组。

如今,现场作业工程师不但可以通过 AR 头盔X-Craft实时查看图形化指导,系统还可以记录检修过程,并实时上传数据到系统。也正因如此,现场负责 QC见证的监督人员也无需亲身去到现场进行工序见证,通过远程画面就能见证现场的每一步操作。

此外,当现场需要技术支援时,作业工程师也可以通过 AR 头环X-Craft远程联系后台专家,专家通过 AI 标注、屏幕共享等功能,指导现场作业。宁德核电内部统计,AR 智能头环使单项工作的人力成本降低50%,提升50%的效率,现场综合工作时长降低了35%。

人效跃迁,搭建数字化人才护城河

作为国之重器,核能是一种清洁、高效、可靠的能源形式,对于国家的发展和能源安全具有重要意义。

10月11日,宁德核电举办了智能检修场景证照颁发仪式,其中荣飞、谢嘉津等优秀代表获得首批认证,后续NDNP证书将作为核心资格证明搭建宁德核电数字化人才体系。据介绍,未来还将继续规范授权体系,通过编制完整的培训教材实现数字化人才的培养和储备。

数字化已经成为保持竞争优势和适应快速变化的商业环境的关键因素。“落地实际,敢于创新”是宁德核电数字化创新的一大特点。基于“安全倍增、效能倍增、体验倍增”的发展数字化的理念,宁德核电的数字化成果颇丰。

宁德核电董事长田辉宇在仪式现场表示:“宁德核电的数字化探索已经进行了2年多,核电作为高科技的产业,现场场景十分复杂,如何实现数字化的转型本身就是一个令人头疼的问题。我们很幸运地进行了AR场景的探索,并且已经找到了方向。宁德核电像‘乔布斯的车库’一样,不断地迭代应用,勇于成为科技创新的探索者、引领者,实现解放双手、高效安全完成工作的目标和效果。”

AR作为工业元宇宙的核心技术,正在工业领域发挥越来越重要的作用,未来也将有更多的发展潜力。

作为工业元宇宙领航者,杭州灵伴科技联合创始人向文杰表示:“未来除了远程QC见证、智慧检维修等功能,也将通过空间计算为企业提供更多减负、提质、知识沉淀、安全等方面的价值。不仅如此,下一步还将探索接入多模态的大模型,通过对大量数据的采集、存储、处理和分析,将物理空间和数字空间结合,实现工业数字化进程的跃迁,推动工业向更高效、智能和可持续的方向发展。”

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