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      兩山智聯(lián)?設備智能運維:以“預測性維護”推動設備管理智能升級

      時間:2025-07-10 09:47

      來源:中國固廢網(wǎng)

      作者:徐冰冰整理

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      第四,23年工業(yè)設備故障庫沉淀。故障庫是設備智能運維的核心數(shù)據(jù)支撐,若要實現(xiàn)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(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)。當設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,通過這一機制實現(xiàn)運維數(shù)據(jù)的沉淀與迭代,確保智能運維體系的持續(xù)優(yōu)化。

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      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(tǒng)為核心引擎,以標準化體系為基礎(chǔ)支撐的三位一體架構(gòu)。 

      讓設備管理更簡單!兩山智聯(lián)?設備智能運維的四大功能

      有了上述五大核心技術(shù),兩山智聯(lián)?設備智能運維能夠?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)精準定位。例如,當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,為精細化報警與精準化反饋提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支撐。

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      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)故障的精準研判。

      模型精度與數(shù)據(jù)量直接相關(guān),而當前行業(yè)智能運維的核心難點在于設備數(shù)據(jù)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(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域的設備數(shù)據(jù),將其轉(zhuǎn)化為環(huán)保行業(yè)的診斷數(shù)據(jù)庫。之所以能復用其他行業(yè)數(shù)據(jù),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(huán)保行業(yè)暫無人工智能設備管理的成熟案例,我們通過跨行業(yè)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn):應用相關(guān)產(chǎn)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(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)特殊設備,需聯(lián)合構(gòu)建專屬模型;同時,在產(chǎn)品應用過程中,可固化設備管理標準流程,助力企業(yè)沉淀設備管理知識資產(chǎn)。

      兩山智聯(lián)?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(lián)?設備智能運維在水務行業(yè)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(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,在電機泵體、泵體后方管道支撐架加裝傳感器。

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      經(jīng)分析,鎖定三項故障:一是電機驅(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,雖不影響當下使用,但反映出泵在設計環(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)動類設備,開展預測性維護。

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      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(xiàn)中早期故障劣化問題。值得強調(diào)的是,產(chǎn)品不只是在設備故障發(fā)生后預警,而是提前洞察中早期劣化趨勢,并指導后續(xù)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(tǒng)模式常把“重置”前置(因設備不貴就優(yōu)先換設備),故障后才考慮維修,最后才做維護保養(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,且讓其在設備全生命周期平穩(wěn)運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、避免設備早期故障惡化、降低維修成本、提高資產(chǎn)利用率、識別低效率設備、延長設備生命周期、提高設備可靠性和可用性等。

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      改變,從這里開始。

      兩山智聯(lián)?設備智能運維產(chǎn)品的商業(yè)模式即技術(shù)和服務的深度綁定。其構(gòu)建的體系圍繞技術(shù)、服務、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、智能模型應用為核心,搭配售后培訓體系筑牢根基;

      服務側(cè)推出“365×24h看護服務”,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)設備全時守護;

      咨詢層聚焦頂層規(guī)劃與體系建設,覆蓋智能運維規(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

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