1、工业4.0下的油液监测
世界现在正处于第四次工业革命的黎明，也就是所谓的“工业4.0”——由物联网、云计算和人工智能等技术推动，从计算机系统到网络物理系统的转变。在严格的意义上，工业4.0是将新技术集成到当前的工业流程中，本质上是创建智能网络，但是，向工业4.0过渡涉及各种挑战；例如确保数据安全和网络物理系统的高度可靠性，避免因自动化等原因造成的工作损失，维护服务在制造业中变得至关重要，因此，转型到工业4.0也意味着必须升级现有的维护操作。
设备状态监测（也称预知性维护）是现代设备管理体系中重要的组成部分，通过监测设备的各种关键状态参数，判定并优化设备的维护、维修周期，有效提高设备的可靠性，降低设备的维护、维修费用。关键用油设备的状态监测一般通过油液监测实现，通过监测工业油液的各种特征参数（如:污染度、理化成分及粘度等），分析判断设备的磨损状态、油液的污染状态及其润滑状态，判定设备的运行状态和潜在风险。因此，通过油液监测技术可以提高设备的可利用率及生产效率、降低维护成本和总拥有成本、减少故障停机次数、优化设备运行性能及提高安全系数。
在工业4.0的整体环境下，要求油液监测系统不能是一个信息孤岛，需要达到以下几个要求：
- 互联
工业4.0的核心是连接，要把设备、油液、工厂、供应商、产品、客户紧密地连接在一起。更具体讲，一是设备和设备的互联：单机智能油液监测设备的相互连接，实现智能检测；二是设备和加工对象的互联，也就是油液检测设备与受控设备互联。三是万物互联（IOE），所有制造系统、检测系统、设备与人的互联，所有的装备、软件、硬件、网络都是围绕如何提升人的效率、为人更好的服务这一主线，油液监测平台要整合到整个企业平台中，成为一个网络终端。
- 数据处理
工业4.0的能量是数据。我们可以来想象一下，当智能设备无处不在，智能终端无处不在的时候，连接无所不在的时候，其必然的结果就是数据无所不在，信息化带来了海量的数据。这些数据跟过去有什么不一样？根本的区别在于数据的树立和分析，将大数据转化为有效信息，这些信息带来了更、更、更科学的管理、决策，带来更高的研发生产效率以及更低的运营成本。这是智能化水平的不断提升，以及网络、链接和传感的无处不在共同导致的必然结果。
- 智能
智能是指系统协助人类解决问题和做出决策的能力，同时还能够在某些任务中为人类提供物理帮助。油液监测平台应该能帮助企业用户进行设备维护保养。
- 集成
工业4.0通过互联形成一个智能网络，TruVu将油液监测流程与设备管理及养护流程高度集成，与企业自身智能平台高度集成，使人与人、人与机器、机器与机器、以及服务与服务之间，能够形成一个互联，从而实现横向、纵向和端到端的高度集成。
2、目前钢厂设备及油液检测特点
钢铁行业拥有大量用油设备，且是自动化且连续化生产，主要包括烧结设备、炼铁、炼钢及有色冶金设备、轧压设备等。钢铁生产设备的润滑具有许多特殊之处，特别是大型成套设备，自动化程度高，需要承受冲击性的重负载，工作温度运动速度快，有些露天作业设备在恶劣环境下作业，多粉尘、潮湿、易于腐蚀。
生产中的关键机器设备一旦发生故障会迫使全线或全厂停工，造成巨大的经济损失，甚至危及人身安全，产生严重的社会问题，因此对设备的性能、安全可靠性和防止突发事故的能力提出了严格要求。
油液监测技术通过分析润滑油的理化指标、污染水平、元素含量以及油中磨损金属颗粒的分析，发现设备故障的诱因，早期故障的发展，以便现场及时针对处理，消除故障隐患，提高设备安全可靠性。钢厂进行油液监测相对比较早，早在80年代，日本新日铁公司就开始进行油液监测，在1980-1986年的六年间由于加强润滑监测与管理，使设备失效率下降了65%，与磨粒相关的失效下降90%。国内开展油液监测比较早，也比较成熟的是宝钢，2003年，宝钢在油液监测投入30000万，产生的经济效益是3亿。
现代钢铁冶金行业竞争日益激烈，同时受节能环保政策限制，以及资源短板、价格上涨等情况的影响，开展油液监测更显得尤为重要。目前，一般大型钢厂都建有专业的油液检测实验室，能进行元素、粘度、水分、颗粒计数等指标检测，但是这是检测设备即不智能，更无法做到互联，只能给出一个个孤立的检测结果，无法直接指导设备维护保养工作，也无法反映企业设备健康状况，更使油液监测体系游离于整个系统之外，无法纳入工业4.0之中，成为智能工厂的短板。
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