第四，23年工業(yè)設(shè)備故障庫(kù)沉淀。故障庫(kù)是設(shè)備智能運(yùn)維的核心數(shù)據(jù)支撐，若要實(shí)現(xiàn)真正意義上的預(yù)測(cè)性維護(hù)，必須依托完善的故障庫(kù)體系。我們會(huì)對(duì)各類故障進(jìn)行深度剖析，不斷提升故障庫(kù)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(bào)告被輸入到平臺(tái)的知識(shí)庫(kù)中形成完整的閉環(huán)。當(dāng)設(shè)備體檢報(bào)告或診斷報(bào)告生成后，需將報(bào)告內(nèi)容及故障分析結(jié)果同步錄入平臺(tái)知識(shí)庫(kù)，通過(guò)這一機(jī)制實(shí)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(lái)說(shuō)，設(shè)備智能運(yùn)維的核心要素可歸納為：以平臺(tái)（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(jiǎn)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(dòng)采集范圍約1Hz~2000Hz，而自研傳感器可實(shí)現(xiàn)0.75Hz~20kHz的寬振頻監(jiān)測(cè)。通過(guò)對(duì)振頻的頻譜與波形同步分析，能在空間、時(shí)間維度及故障類型層面實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位。例如，當(dāng)生成故障診斷報(bào)告時(shí)，可明確指出泵的驅(qū)動(dòng)端或非驅(qū)動(dòng)端軸承的具體位置、故障類型及誘因，為精細(xì)化報(bào)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(dòng)為核心，300+AI智能算法、大量的閉環(huán)故障案例庫(kù)、50+國(guó)際振動(dòng)分析專業(yè)工程師及大數(shù)據(jù)分析為工具，通過(guò)行業(yè)知識(shí)與人工智能技術(shù)的高效融合，構(gòu)建多場(chǎng)景、多設(shè)備類型、多零部件、多故障類型等算法模型，實(shí)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(wèn)題，我們通過(guò)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(kù)。之所以能復(fù)用其他行業(yè)數(shù)據(jù)，是因?yàn)橥ㄓ迷O(shè)備（如泵、離心機(jī)、電機(jī)等）雖運(yùn)行場(chǎng)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(wú)人工智能設(shè)備管理的成熟案例，我們通過(guò)跨行業(yè)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)：應(yīng)用相關(guān)產(chǎn)品后，設(shè)備維護(hù)耗時(shí)、備品備件消耗、點(diǎn)檢頻次及時(shí)長(zhǎng)、總體運(yùn)維成本均實(shí)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(shì)，它以開(kāi)放系統(tǒng)為依托，通過(guò)行業(yè)共建、共創(chuàng)、共享模式持續(xù)優(yōu)化。針對(duì)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(shí)，在產(chǎn)品應(yīng)用過(guò)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(shí)資產(chǎn)。

兩山智聯(lián)?設(shè)備智能運(yùn)維在真實(shí)場(chǎng)景中的應(yīng)用實(shí)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(gè)真實(shí)場(chǎng)景中的應(yīng)用實(shí)踐。

第一個(gè)案例是順控的北滘水廠，該廠采購(gòu)并安裝一臺(tái)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(wú)問(wèn)題，但客戶仍覺(jué)聲音異常。于是，易新智維為其開(kāi)展離線檢測(cè)，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(xiàng)故障：一是電機(jī)驅(qū)動(dòng)端軸承出現(xiàn)中早期磨損（新泵出現(xiàn)此問(wèn)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(jì)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(dòng)異常。

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

另一案例來(lái)自中節(jié)能國(guó)禎合肥市小倉(cāng)房污水處理廠：針對(duì)該廠水上與水下轉(zhuǎn)動(dòng)類設(shè)備，開(kāi)展預(yù)測(cè)性維護(hù)。

診斷報(bào)告出來(lái)之后，平臺(tái)會(huì)主動(dòng)推送報(bào)告給用戶。以一號(hào)離心機(jī)為例，報(bào)告診斷出設(shè)備已出現(xiàn)中早期故障劣化問(wèn)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(shì)，并指導(dǎo)后續(xù)應(yīng)對(duì)策略。

曹斌指出，這背后，其實(shí)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(kāi)展大小修，“重置”僅作為最后選項(xiàng)，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(jià)值：減少非計(jì)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(shí)別低效率設(shè)備、延長(zhǎng)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(kāi)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(tái)系統(tǒng)+算法”，以智能采集、數(shù)據(jù)平臺(tái)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(guò)月度體檢、狀態(tài)推送、診斷報(bào)告輸出及檢修后評(píng)估，實(shí)現(xiàn)設(shè)備全時(shí)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(zhǎng)期運(yùn)維生態(tài)的完整閉環(huán)，為行業(yè)智能化升級(jí)注入新動(dòng)能。

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編輯：徐冰冰