第四，23年工業設備故障庫沉淀。故障庫是設備智能運維的核心數據支撐，若要實現真正意義上的預測性維護，必須依托完善的故障庫體系。我們會對各類故障進行深度剖析，不斷提升故障庫的精準度與完整性。

第五，標準作業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。當設備體檢報告或診斷報告生成后，需將報告內容及故障分析結果同步錄入平臺知識庫，通過這一機制實現運維數據的沉淀與迭代，確保智能運維體系的持續優化。

總的來說，設備智能運維的核心要素可歸納為：以平臺（工具）為載體，以專家系統為核心引擎，以標準化體系為基礎支撐的三位一體架構。 

讓設備管理更簡單！兩山智聯?設備智能運維的四大功能

有了上述五大核心技術，兩山智聯?設備智能運維能夠實現什么功能？ 

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0.75Hz~20kHz的寬振頻監測。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精準定位。例如，當生成故障診斷報告時，可明確指出泵的驅動端或非驅動端軸承的具體位置、故障類型及誘因，為精細化報警與精準化反饋提供關鍵數據支撐。

第二，“多”。以數據驅動為核心，300+AI智能算法、大量的閉環故障案例庫、50+國際振動分析專業工程師及大數據分析為工具，通過行業知識與人工智能技術的高效融合，構建多場景、多設備類型、多零部件、多故障類型等算法模型，實現故障的精準研判。

模型精度與數據量直接相關，而當前行業智能運維的核心難點在于設備數據匱乏。為解決這一問題，我們通過學習鋼鐵、石化、礦山、火電、風電等傳統工業領域的設備數據，將其轉化為環保行業的診斷數據庫。之所以能復用其他行業數據，是因為通用設備（如泵、離心機、電機等）雖運行場景不同，但設備機理一致。

第三，“省”。鑒于環保行業暫無人工智能設備管理的成熟案例，我們通過跨行業大數據統計發現：應用相關產品后，設備維護耗時、備品備件消耗、點檢頻次及時長、總體運維成本均實現大幅下降，降本增效效果顯著。

第四，“共”。作為產品最核心的差異化優勢，它以開放系統為依托，通過行業共建、共創、共享模式持續優化。針對環保行業專業特殊設備，需聯合構建專屬模型；同時，在產品應用過程中，可固化設備管理標準流程，助力企業沉淀設備管理知識資產。

兩山智聯?設備智能運維在真實場景中的應用實踐

曹斌介紹了兩山智聯?設備智能運維在水務行業兩個真實場景中的應用實踐。

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，出現異常噪音。廠家排查后聲稱泵的質量與安裝均無問題，但客戶仍覺聲音異常。于是，易新智維為其開展離線檢測，在電機泵體、泵體后方管道支撐架加裝傳感器。

經分析，鎖定三項故障：一是電機驅動端軸承出現中早期磨損（新泵出現此問題較為特殊）；二是泵的葉輪存在輕微氣蝕，雖不影響當下使用，但反映出泵在設計環節，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，引發整體震動異常。

右側三幅圖，呈現的正是 AI 在分析振動波形與圖譜時，逐步拆解、解析故障的過程。

另一案例來自中節能國禎合肥市小倉房污水處理廠：針對該廠水上與水下轉動類設備，開展預測性維護。

診斷報告出來之后，平臺會主動推送報告給用戶。以一號離心機為例，報告診斷出設備已出現中早期故障劣化問題。值得強調的是，產品不只是在設備故障發生后預警，而是提前洞察中早期劣化趨勢，并指導后續應對策略。

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

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

選擇易新智維，讓設備管理更輕松！

改變，從這里開始。

兩山智聯?設備智能運維產品的商業模式即技術和服務的深度綁定。其構建的體系圍繞技術、服務、咨詢三大維度全面布局：

技術端整合“硬件+平臺系統+算法”，以智能采集、數據平臺搭建、智能模型應用為核心，搭配售后培訓體系筑牢根基；

服務側推出“365×24h看護服務”，通過月度體檢、狀態推送、診斷報告輸出及檢修后評估，實現設備全時守護；

咨詢層聚焦頂層規劃與體系建設，覆蓋智能運維規劃、流程制度創新及人才培養，構建從技術落地到長期運維生態的完整閉環，為行業智能化升級注入新動能。

選擇易新智維，讓設備管理更輕松！

編輯：徐冰冰