客户类型

高端重型装备制造与运维企业(主营大型动力成套装备生产、出厂综合测试、全生命周期运维服务，装备结构精密、运维成本高、突发停机损失巨大)

项目背景

企业核心大型成套装备长期承担连续化高强度作业，传统运维采用定期计划性检修 + 人工现场巡检模式：依靠运维人员现场听音、肉眼观测、手持仪器定期采集振动、声纹数据，数据采样频次低、依赖人员经验；装备内部轴承、齿轮、密封件等核心易损部件故障前期征兆隐蔽，人工无法提前识别；装备故障突发后，无完整时序数据支撑故障根因复盘，频繁造成非计划停机，产线损失、维修成本居高不下。 企业落地装备预测与健康管理（PHM）数字化体系，搭建全域设备健康智能监控平台，实现装备状态实时感知、故障智能预判、运维主动调度。

核心挑战

• 装备故障感知手段单一：仅依靠人工定期巡检，缺少振动、声发射、声纹、视觉多维度在线感知手段，微小早期损伤无法捕捉；

• 设备数据未全域联网采集：各类传感器、控制器数据相互独立，无统一采集通道，装备全维度运行时序数据无法完整留存；

• 故障识别依赖人工经验：无标准化 AI 分析模型，无法自动区分正常工况与异常损伤，故障预警滞后；

• 运维模式被动滞后：采用固定周期检修，要么过度检修造成资源浪费，要么错过部件失效窗口期引发突发停机；

• 故障追溯与量化分析缺失：装备历史运行波形、特征数据无结构化存储，故障发生后难以定位损伤发展全过程，无法优化检修周期。

解决方案

• 采用「多源感知硬件布设 + 设备全域联网采集 + PHM 智能算法模型 + 三维装备健康可视化」一体化管控方案：

• 多维度感知采集终端全域部署 在大型装备轴承、齿轮箱、传动机构、密封点位批量布设振动、声发射、声纹、高清视觉采集设备，7×24 小时不间断同步采集装备运行特征波形、工况图像数据，全覆盖核心易损部件。

• 成套装备统一联网数据采集体系搭建 部署工业边缘网关，打通装备控制器、各类感知采集终端数据链路，标准化统一采集点位、时序数据，实现装备运行参数、感知特征数据实时上云，消除设备数据孤岛。

• 装备故障 PHM 智能算法开发与部署 基于海量历史正常、故障样本数据集，训练设备损伤专属分析模型，完成算法迭代、测试与平台部署；自动识别齿轮点蚀、轴承磨损、轴系松动、密封渗漏等多类典型故障，输出损伤程度量化指标、剩余使用寿命预测。

• 装备三维数字孪生健康可视化底座 搭建单台大型装备精细化三维数字模型，将各采集点位、故障预警、波形特征曲线绑定至对应结构部件，运维大屏直观展示装备整体健康热力图、各部件实时特征波形、历史损伤演变曲线。

• 预测性运维闭环管理体系 平台自动推送部件异常预警、寿命到期提醒，生成预防性检修工单；维修完成后关联本次故障全量时序数据，沉淀故障样本库，持续迭代优化 AI 识别模型，形成 “感知 - 预警 - 派单 - 维修 - 模型迭代” 闭环运维。

应用成效

• 现场值守运维人员大幅缩减，装备实现远程无人值守在线监控，一线巡检人力成本降低 55%；

• 装备早期微小损伤可提前 7-30 天识别预警，非计划异常停机频次大幅下降，停机损失减少 60% 以上；

• 实现从 “定期检修” 向 “预测性运维” 转型，无损伤部件避免过度拆解检修，年度维修耗材、人工运维成本降低 40%；

• - 全时序装备运行波形、故障数据完整归档，故障根因复盘效率提升 80%，快速定位部件损伤诱因；

• 沉淀专属装备 PHM 算法资产，随运行数据持续迭代，故障识别准确率稳定提升，为同系列装备运维标准化提供数据支撑。