医院后勤动力设备管理及维护分析

医院后勤动力设备管理及维护分析

邹茜

成都中医药大学附属医院610000

摘要：现如今，我国经济发展十分迅速，在当前社会发展过程中，医疗机构的发展质量不断提升，其信息化智能化水平大幅度提高，对各类后勤技术进行有效的创新。在实际的发展过程中，对于医院后勤设备规范化、精细化的要求大幅度的提升，由此需要对传统的医疗后勤动力设备运维进行综合性的变革。动力设备运维在实际发展过程中，在全新型发展模式之下，受到了诸多挑战。鉴于此，本文将针对医院后勤动力设备管理与维护展开更为深入的分析。

关键词：医院后勤；动力设备管理；维护

引言：医院动力设备是维系楼宇内各项医疗、科研、教学等业务有序开展的基础保障，紧跟现代医院的发展需求，对于动力设备可靠性的要求同步提升。如何通过设备振动分析技术的应用，前置设备故障判别时间，提高预防性维修率，提升整体医院动力设备系统的可靠性等级，使之成为医院发展的坚强后盾，是本文研究的重点。

1医院动力设备的可靠性需求

医院作为全年24小时不间断运作的机构，医院楼宇对于其动力设备的运转可靠性有着极高的依赖性。现代医院的动力设备从系统上划分，大致可分为给排水系统、电力系统、暖通系统、蒸汽系统、中心供氧、负压吸引等。此类系统的核心设备就好比医院楼宇的五脏六腑，而其遍布楼宇的庞大管网就好比楼宇的血管神经网络，保障着末端先进医疗设备的正常运作，维系着医疗环境的安全有序，其重要性可想而知。现代大型医院的每一次改扩建都意味着一次动力设备的扩充，而随着科技的进步，医院的每一次改扩建项目往往会新增一批型号不同且更为先进的设备，或是更新原先陈旧老式的设备。随着时代变迁所带来的发展与变化，不但需要医院后勤部门在技术储备上与时俱进，更是应在管理理念上不断突破，才能适应这一变化所带来的挑战。

2医院动力设备的管理难点——预防性维修判别手段匮乏且不可靠

所谓动力设备的预防性维修，指的是当设备本体出现问题，但并未导致设备失效停用前，即已完成判断并提前进行有计划有准备的维修。此类有计划的维修，临床可根据后勤部门的预通知，同步配套业务计划的调整，可大大降低维修阶段对于临床业务的影响。目前对于动力设备故障预判的手段较为匮乏且不可靠，进而导致了预防性维修率低下。常见的故障预判手段大致有两种，第一种是通过对设备基本工况参数的实时监测，了解各种动力设备参数，当监测到工况数据超过限值则可基本判定设备发生了故障。此类方式虽然可有效甄别设备的状态，但发现故障时往往为时已晚，因为基本运行参数的超限，代表了设备已濒临失效或已经故障，并不能完全给维修预留充足的计划和准备时间。第二种方式则是通过少部分经验丰富的维修技术人员“经验化”的判别，他们通过丰富的经验，接收设备的运行声音即可进行故障预判。此类方式虽可前置设备故障预判时间，但经验丰富的维修技术人员可遇不可求，且依托人力无法做到对于设备24小时不间断的监测，在人工巡检的真空期，设备的故障隐患依然难以被挖掘。因此，绝大部分医院始终无法有效提升动力设备的预防性维修率。

3依托振动分析技术构建动力设备的“心电图谱”

3.1基于故障显性机理捕捉隐患“蛛丝马迹”

大型动力设备故障振动分析系统是基于设备故障显性的机理，通过大数据技术对运行振动频谱的分析，捕捉故障爆发前的“蛛丝马迹”。对于一些动力设备的核心部件，在运行过程都会伴随着设备的运行被监测变量。正常运行过程中，这些变量普遍相对稳定，若产生了部件故障往往首先是振动发生异常，进而运行声音产生变化，若未及时处置，则最终演化为温度的升高直至彻底损坏。对于设备安全监管较为重视的医院通过点温巡检、温度传感器实时探测等方式，一般可在温度升高阶段发现问题，但此时的设备也已接近故障停机。若要给计划性维修、应急处置预留充足的时间，则须进一步前置故障判别时间，在设备运行异常的最初显性阶段，即振动异常阶段发现问题，进而实施有效的干预。

3.2振动分析系统的建设方案

建设方式上，在动力设备核心运行部件上设置数量不等的振动传感器（一般依设备体积和功率而定），通过数据采集器、路由器进行通讯组网并结合物联网、大数据分析技术形成此类系统总体建设架构。实时采集的设备振动数据以振动频谱的形式呈现，犹如设备运行的“心电图谱”，工况良好的设备振动频谱往往规律且稳定，任何部件异常都可能直接反应在频谱图中，以不规则的图形状态显现，此类情况的发生即是预示着故障早期隐患的发生，须跟进下一步故障检测。数据平台同时具备自主学习、迭代功能，随着样本数据的不断累积，其分析输出的预警信息准确性也将同步提升，为后勤工程人员对于设备故障判别提供重要依据。

3.3振动分析系统的应用路线

应用路线方面，首先第一阶段需梳理出医院动力设备清单，医院根据实际预算情况，若预算充足则建议覆盖所有动力设备，若预算有限，则可根据重要度等级，选择重要度较高、影响面较大的动力设备进行首批次覆盖。第二阶段则是系统搭建阶段，根据前期梳理确定的设备清单，对应部署振动传感器，搭建通信网络，软件调试。第三阶段则进入了后期运行与维护阶段，也是最为关键的阶段，直接影响到此类系统的应用效果。在后期运行维护阶段，后勤工程人员首先须监测记录各设备运行频谱，扩充系统内样本量并不断细化各类频谱图的定义。随着样本量的不断累积，系统的大数据智能预警能力将逐渐完善，不但可以精准识别异常状态设备，同时可以预测提示异常设备的故障原因，进一步提升后勤工程人员维修效率。

结束语：

医院动力设备振动分析系统是一次“机电技术+大数据技术”的创新融合，通过大数据技术的应用，有效解决了传统机电技术在故障预判时效性方面的短板，进一步前置故障预判时间，也将动力设备的预防性维修引入了更科学、更智能、更精准的发展轨道，提升了医院大型动力设备的可靠性。每一名医院后勤管理者应紧跟科学技术迭代的步伐，突破传统思维，以科学的手段解决管理中的痛点与难点，携手构筑安全、可靠、高效的后勤保障体系。

参考文献：

[1]包顺华,李世成.物联网技术应用及发展研究[J].中国新通信,2017,19(15):87.

[2]马晓明,邱璇.医院后勤保障管理系统设计[J].解放军医院管理杂志,2015(1):81-83.

[3]姚文坡,吴敏,沈华强,等.物联网技术在医院管理中的应用[J].医疗卫生装备,2017,38(1):136-139.

[4]郭伦.医院信息化建设中物联网技术的应用探讨[J].通讯世界,2016(16):116,117.

[5]欧汝鹏,邓小争,郑志峰.基于大数据、云计算和物联网的医院的构建[J].信息与电脑(理论版),2016(15):70-71.

[6]郭丽娜,路杰,郭玮娜.浅谈物联网在智慧医院建设中的应用[J].中国卫生信息管理杂志,2016,13(3):299-302.

[7]陈鑫宇,冉懋君.医院后勤动力设备运维管理实践探讨[J].中国设备工程,2021(20):85-86.

[8]田健.医院后勤动力设备管理及维护分析[J].百科论坛电子杂志,2018(9):552.

[9]石棋,李敏.医院后勤动力设备更新改造研究与实践[J].中国设备工程,2020(3):201-203.

[10]方赛峰.医院后勤动力设备维修管理的优化措施研究[J].中国医院建筑与装备,2022,23(9):66-69.