人工智能浪潮下，設備智能運維為環保行業帶來深刻變革

在環保產業規模持續壯大，加速向綠色化、數智化轉型的當下，設備運維的革新成為行業邁向高質量發展的關鍵一環。8月28日，E20環境平臺高級合伙人、博士、教授級高工曹斌在“2025上海水業熱點論壇”上介紹了兩山智聯設備智能運維——卓越可信賴的設備智能管家。

曹斌

01.設備智能運維是廠網協同的“必選項”

廠網一體不是“廠站+管網”的簡單疊加，而是“管網收集-廠站處理-尾水排放”的動態協同系統。其中，設備在中間扮演著非常重要的角色，它是保證管網高效穩定運行的重要前提和基礎。

而設備智能運維是廠網協同的“必選項”。首先，“廠網一體、數智引領”的行業導向，要求設備運維從“單點保障”轉向“系統協同保障”。其次，國家政策性資金傾向 “智慧化改造項目”，傳統運維模式難以獲得政策支持。

曹斌指出，在廠網一體運營管理中，當下正面臨著效率、成本、風險三大突出痛點。

效率層面，“人海戰術”愈發難以為繼。管網設備分布范圍廣達公里級，廠站設備又十分密集，有數百臺套之多，水下設備故障更是不易察覺。人工巡檢覆蓋范圍有限，致使故障發現平均要滯后12小時以上，嚴重影響設備的及時維護與正常運轉。

成本方面，“被動維修”導致成本失控。管網泵機若突發故障，會造成廠站停機，單次搶修就得耗費高額成本;而且廠站曝氣系統長期低效運行，傳統運維方式難以察覺這一問題，每年由此產生的能耗浪費超過20%，給企業帶來不小的經濟負擔。

風險上，存在“系統失穩”連鎖傳導的隱患。廠網一體運營要求設備運維能匹配“流量-水質-負荷”的實時波動，像雨季管網溢流時，廠站就需要快速調整設備參數。但傳統的“事后維修”模式，根本無法支撐系統實現動態平衡，難以滿足污水提質增效對長效運維的需求。

02.人工智能，正在為設備管理帶來一場深刻變革

為什么會出現以上痛點?這與傳統的設備運維模式有關。

傳統設備運維模式依賴人工經驗開展巡檢，即便經驗豐富的老師傅，往往要到故障已經十分嚴重時，才能憑借經驗察覺設備哪里出了問題。以往，我們用于發現故障的技術手段，多為測量溫度、聆聽聲音等，但這類手段能檢測出的設備故障類型極為有限。例如，僅通過測溫度，通常只能發現軸承方面的故障，可若采用測振動的方式，就能檢測出更多不同類型的設備故障。隨著技術，特別是人工智能技術的不斷發展，設備管理模式也正隨之發生轉變。

工業互聯網相關技術，推動設備維護模式從事后維修，逐步向預防性維修、預測性維護演進。

預防性維護的核心機理源于磨損學，這一理念早在20世紀50年代就由蘇聯提出，如今在行業內仍被廣泛應用。其原理是依據設備中軸承的旋轉磨損程度，來判定檢修時間。然而，在推進設備精細化管理的當下，這種模式容易引發設備“欠修”或“過修”的問題——不管設備實際狀況如何，只要到了預設時間點，就必須進行檢修。

預測性維護則不同，它借助特定方法，能夠預判設備未來可能出現的故障類型，進而提前將故障隱患消除，防患于未然。它一種更加高效的設備維護模式，通過多元數據的綜合分析，涵蓋數據采集、狀態分析、狀態預測、故障診斷和維修決策，實現設備狀態的全方位判斷。

因此，人工智能，正在為設備管理帶來一場深刻變革，推動設備管理方式從“點檢定修”向“智能運維”加速轉型。

然而，要想推動設備運維方式變革，必須先解決以下問題。

第一，解決數據精度：它決定了預測的能力。預測性維護是設備智能運維的核心技術，其核心價值在于預測能力，而數據精度是預測能力的基礎——缺乏足夠精度的數據，預測結果難以令人信服，因此首要需保障預測能力。過去傳統的手持溫振傳感器，難以發現設備早期故障，根本談不上預測;若僅能發現中晚期故障，也只能確認 “即將發生故障”，同樣無法實現真正的預測。

第二，解決數采能力：多元場景的數據采集。首先需實現數據的有效采集，以行業典型的水下設備為例：傳統人工點檢定修模式下，水下設備狀態難以直接觀察，僅能通過“運行”或“停機”這類單一信號判斷狀態。因此，針對水下設備這類特殊場景，必須確保數據能保質保量采集，這是亟待解決的關鍵問題。

第三，解決精準報警：多維融合自適應預警。預測故障與設備劣化趨勢，離不開精準的報警支撐。傳統報警多基于人工經驗或標準設定固定閾值，僅在數據高于或低于閾值時觸發，局限性明顯。而借助算法加持，可依據設備運行的不同歷史階段，自適應調整報警狀態，從而提升設備管理中報警的有效性與效率。

第四，解決精確診斷：智能故障預測與問診。這也是設備管理中大家最關心的核心問題——需精準判斷設備故障的具體位置，以及引發故障的原因。其實現邏輯，本質是依托磨損學機理模型、專家診斷數理模型，結合不斷積累的設備運維知識，逐步構建并完善診斷模型，最終達成精確診斷的目標。

第五，解決精細決策：專家把脈，讓設備運維更高效。核心是明確“是否維修、如何維修”——具體是保養、小修還是大修，維修部位在哪，需準備哪些備品備件，這些信息需精準同步給廠側檢維修負責人，甚至集團運營側人員。要實現這一目標，需依托“算法引擎智能報警、設備遠程運維中心、專家診斷、案例實驗室”四合一模式，以此保障決策優化，確保給出的運維建議準確、到位。

03.兩山智聯設備智能運維：以全棧式服務，賦能環保行業設備管理升級

兩山智聯設備智能運維可以通過“技術+服務+咨詢”一站式服務助力客戶實現設備智能運維。

技術層面，依托“硬件+平臺系統+算法”的組合，涵蓋智能采集技術、數據平臺建設、智能模型與應用，以及售后服務體系與培訓等，為設備智能運維筑牢技術根基。

編輯：趙凡