第四，23年工業(yè)設(shè)備故障庫沉淀。故障庫是設(shè)備智能運(yùn)維的核心數(shù)據(jù)支撐，若要實現(xiàn)真正意義上的預(yù)測性維護(hù)，必須依托完善的故障庫體系。我們會對各類故障進(jìn)行深度剖析，不斷提升故障庫的精準(zhǔn)度與完整性。

第五，標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程連同故障分析報告被輸入到平臺的知識庫中形成完整的閉環(huán)。當(dāng)設(shè)備體檢報告或診斷報告生成后，需將報告內(nèi)容及故障分析結(jié)果同步錄入平臺知識庫，通過這一機(jī)制實現(xiàn)運(yùn)維數(shù)據(jù)的沉淀與迭代，確保智能運(yùn)維體系的持續(xù)優(yōu)化。

總的來說，設(shè)備智能運(yùn)維的核心要素可歸納為：以平臺（工具）為載體，以專家系統(tǒng)為核心引擎，以標(biāo)準(zhǔn)化體系為基礎(chǔ)支撐的三位一體架構(gòu)。 

讓設(shè)備管理更簡單！兩山智聯(lián)?設(shè)備智能運(yùn)維的四大功能

有了上述五大核心技術(shù)，兩山智聯(lián)?設(shè)備智能運(yùn)維能夠?qū)崿F(xiàn)什么功能？ 

第一，“精”。普通傳感器振動采集范圍約1Hz~2000Hz，而自研傳感器可實現(xiàn)0.75Hz~20kHz的寬振頻監(jiān)測。通過對振頻的頻譜與波形同步分析，能在空間、時間維度及故障類型層面實現(xiàn)精準(zhǔn)定位。例如，當(dāng)生成故障診斷報告時，可明確指出泵的驅(qū)動端或非驅(qū)動端軸承的具體位置、故障類型及誘因，為精細(xì)化報警與精準(zhǔn)化反饋提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支撐。

第二，“多”。以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心，300+AI智能算法、大量的閉環(huán)故障案例庫、50+國際振動分析專業(yè)工程師及大數(shù)據(jù)分析為工具，通過行業(yè)知識與人工智能技術(shù)的高效融合，構(gòu)建多場景、多設(shè)備類型、多零部件、多故障類型等算法模型，實現(xiàn)故障的精準(zhǔn)研判。

模型精度與數(shù)據(jù)量直接相關(guān)，而當(dāng)前行業(yè)智能運(yùn)維的核心難點(diǎn)在于設(shè)備數(shù)據(jù)匱乏。為解決這一問題，我們通過學(xué)習(xí)鋼鐵、石化、礦山、火電、風(fēng)電等傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域的設(shè)備數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化為環(huán)保行業(yè)的診斷數(shù)據(jù)庫。之所以能復(fù)用其他行業(yè)數(shù)據(jù)，是因為通用設(shè)備（如泵、離心機(jī)、電機(jī)等）雖運(yùn)行場景不同，但設(shè)備機(jī)理一致。

第三，“省”。鑒于環(huán)保行業(yè)暫無人工智能設(shè)備管理的成熟案例，我們通過跨行業(yè)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)：應(yīng)用相關(guān)產(chǎn)品后，設(shè)備維護(hù)耗時、備品備件消耗、點(diǎn)檢頻次及時長、總體運(yùn)維成本均實現(xiàn)大幅下降，降本增效效果顯著。

第四，“共”。作為產(chǎn)品最核心的差異化優(yōu)勢，它以開放系統(tǒng)為依托，通過行業(yè)共建、共創(chuàng)、共享模式持續(xù)優(yōu)化。針對環(huán)保行業(yè)專業(yè)特殊設(shè)備，需聯(lián)合構(gòu)建專屬模型；同時，在產(chǎn)品應(yīng)用過程中，可固化設(shè)備管理標(biāo)準(zhǔn)流程，助力企業(yè)沉淀設(shè)備管理知識資產(chǎn)。

兩山智聯(lián)?設(shè)備智能運(yùn)維在真實場景中的應(yīng)用實踐

曹斌介紹了兩山智聯(lián)?設(shè)備智能運(yùn)維在水務(wù)行業(yè)兩個真實場景中的應(yīng)用實踐。

第一個案例是順控的北滘水廠，該廠采購并安裝一臺新高壓水泵后，出現(xiàn)異常噪音。廠家排查后聲稱泵的質(zhì)量與安裝均無問題，但客戶仍覺聲音異常。于是，易新智維為其開展離線檢測，在電機(jī)泵體、泵體后方管道支撐架加裝傳感器。

經(jīng)分析，鎖定三項故障：一是電機(jī)驅(qū)動端軸承出現(xiàn)中早期磨損（新泵出現(xiàn)此問題較為特殊）；二是泵的葉輪存在輕微氣蝕，雖不影響當(dāng)下使用，但反映出泵在設(shè)計環(huán)節(jié)，安放角、流道可能存在不合理之處；三是管道支撐架剛度不足，引發(fā)整體震動異常。

右側(cè)三幅圖，呈現(xiàn)的正是 AI 在分析振動波形與圖譜時，逐步拆解、解析故障的過程。

另一案例來自中節(jié)能國禎合肥市小倉房污水處理廠：針對該廠水上與水下轉(zhuǎn)動類設(shè)備，開展預(yù)測性維護(hù)。

診斷報告出來之后，平臺會主動推送報告給用戶。以一號離心機(jī)為例，報告診斷出設(shè)備已出現(xiàn)中早期故障劣化問題。值得強(qiáng)調(diào)的是，產(chǎn)品不只是在設(shè)備故障發(fā)生后預(yù)警，而是提前洞察中早期劣化趨勢，并指導(dǎo)后續(xù)應(yīng)對策略。

曹斌指出，這背后，其實是設(shè)備管理理念的深度變革：傳統(tǒng)模式常把“重置”前置（因設(shè)備不貴就優(yōu)先換設(shè)備），故障后才考慮維修，最后才做維護(hù)保養(yǎng)；我們主張顛倒順序，以“保養(yǎng)”為核心先手，再按需開展大小修，“重置”僅作為最后選項，且讓其在設(shè)備全生命周期平穩(wěn)運(yùn)行階段的占比盡可能降低。

該產(chǎn)品可為客戶創(chuàng)造多重價值：減少非計劃停機(jī)、避免設(shè)備早期故障惡化、降低維修成本、提高資產(chǎn)利用率、識別低效率設(shè)備、延長設(shè)備生命周期、提高設(shè)備可靠性和可用性等。

選擇易新智維，讓設(shè)備管理更輕松！

改變，從這里開始。

兩山智聯(lián)?設(shè)備智能運(yùn)維產(chǎn)品的商業(yè)模式即技術(shù)和服務(wù)的深度綁定。其構(gòu)建的體系圍繞技術(shù)、服務(wù)、咨詢?nèi)缶S度全面布局：

技術(shù)端整合“硬件+平臺系統(tǒng)+算法”，以智能采集、數(shù)據(jù)平臺搭建、智能模型應(yīng)用為核心，搭配售后培訓(xùn)體系筑牢根基；

服務(wù)側(cè)推出“365×24h看護(hù)服務(wù)”，通過月度體檢、狀態(tài)推送、診斷報告輸出及檢修后評估，實現(xiàn)設(shè)備全時守護(hù)；

咨詢層聚焦頂層規(guī)劃與體系建設(shè)，覆蓋智能運(yùn)維規(guī)劃、流程制度創(chuàng)新及人才培養(yǎng)，構(gòu)建從技術(shù)落地到長期運(yùn)維生態(tài)的完整閉環(huán)，為行業(yè)智能化升級注入新動能。

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編輯：徐冰冰