维度网讯，全球技术服务公司（Global Technical Services）董事兼首席执行官Gaurav K Mathur指出，润滑卓越不再是一项维护职能，而是一门直接影响可靠性、可持续性和制造业盈利能力的战略学科。在污染、设备磨损和非计划停机可能侵蚀利润的行业中，润滑正成为卓越运营的关键支柱。他全面阐述了全面润滑管理（TLM）、油液诊断、状态监测和人工智能驱动的可靠性情报如何改变水泥厂的维护策略，强调了污染控制、规范性维护以及原始设备制造商（OEM）、润滑油供应商和资产所有者之间更紧密合作的重要性。

由于成本上升和利润率下降，现代制造业正面临越来越大的挑战，可持续性已成为经济与环境双方面的必需品。针对现代水泥厂高粉尘、高污染物和极端环境的苛刻运行条件，摩擦学专家与研究人员正在开发先进的润滑油解决方案。这些方案通过基础油和添加剂的精心设计，在提供卓越润滑性能的同时提高能效并延长设备寿命。然而，污染是实现高性能润滑油全部潜力的关键障碍，必须在润滑系统中实施稳健的污染控制策略。即使是最先进的润滑油，若润滑实践管理不善，也无法发挥预期性能，最终导致资源浪费、设备寿命缩短和运营成本增加。

为平衡可持续性目标与重型润滑性能需求，水泥行业已逐步采用全面润滑管理（TLM）概念。该方法涵盖润滑油订购、储存、处理、加注和污染控制等关键方面。通过有效的状态监测和污染控制，烃基润滑油的可用寿命可以显著延长，其寿命更多取决于润滑策略及其执行的一致性，而非时间。这种做法与现代TLM实践相一致，其中基于状态的维护、污染控制和系统监测提高了润滑油寿命和整体资产可靠性。

油液分析能深入了解润滑油状况和设备机械健康状况，在工厂内设置油液分析实验室可即时获取测试结果，这对主动维护和防止设备故障至关重要，因为机械磨损可能在48小时内开始发展。通过系统性油液和润滑脂分析，组织可识别磨损模式、污染和早期故障迹象。该行业正从预测性维护转向规范性维护，后者不仅识别故障内容和时间，还建议采取什么行动、为什么以及如何防止复发。全球技术服务公司（Global Technical Services）在全面润滑管理领域拥有超过25年经验，建立了在润滑油性能评估、设备状态监测、故障分析和预防策略以及维护优化方面的能力，并开发了名为REMO（可靠设备制造运营，Reliable Equipment Manufacturing Operations）的基于机器学习的AI平台。该平台旨在预测润滑油和资产的剩余有用寿命（RUL），分析来自油液诊断和运行条件的复杂数据集，为维护团队提供可操作的规范性洞察，且该模型正在持续演进。

关键水泥设备如回转窑、破碎机和齿轮系统面临的最大润滑挑战之一是专业人才短缺。由于年轻一代对核心工业职业兴趣减弱，各组织面临严重的人才缺口，缺乏熟练的领域专家可能使基础设施和工业资产投资得不到充分利用。为弥补这一差距，工业必须越来越多地依赖系统、机械化、机器人技术、自动化和人工智能作为互补力量。机器学习和人工智能将通过数据驱动的洞察和预测分析支持管理决策，帮助构建有弹性、高效和可持续的运营。

对于合成和特种润滑油对未来效率的影响，决策应基于整体制造成本和总拥有成本（TCO）。随着利润空间缩小，决策正转向基于TCO的评估，重点应从理论性能转向实际运行条件下可实现的价值。一个在约束条件下提供一致优化性能的解决方案，往往比无法发挥全部潜力的高端产品提供更好价值。

润滑油供应商、原始设备制造商（OEM）和水泥制造商之间的合作对于推动卓越运营至关重要。OEM理解设备冶金和设计限制，润滑油供应商具备摩擦学要求专业知识，资产所有者定义运营和战略目标。专业润滑公司通过实施全面润滑管理（TLM）来连接这三个利益相关方，发挥可靠性和可持续性合作伙伴的作用。TLM是一个整体概念，涵盖从产品选择和储存到应用、监测和优化的润滑各个方面，最终目标是根据管理的性能、可靠性和可持续性目标来运营资产。

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