实现装备状态实时感知、故障智能预判、运维主动调度，停机损失减少 60% 以上
企业主营大型动力成套装备生产、出厂综合测试与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，长期承担连续化高强度作业。
采用定期计划性检修 + 人工现场巡检模式，依靠运维人员听音、肉眼观测、手持仪器定期采集数据，采样频次低且极度依赖人员经验，微小早期损伤无法捕捉。
为扭转被动局面，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。
在轴承、齿轮箱、传动机构批量布设振动、声发射、声纹、高清视觉设备，7×24 小时不间断同步采集。
部署工业边缘网关，打通控制器与感知终端数据链路，标准化统一采集点位，实现数据实时上云。
基于海量历史样本训练专属模型，自动识别齿轮点蚀、轴承磨损等多类故障，输出损伤程度量化与寿命预测。
搭建单台装备精细化三维模型，绑定采集点位与预警信息，直观展示健康热力图与历史演变曲线。
平台自动推送异常预警与寿命提醒，生成预防性检修工单，关联全量数据沉淀样本库，持续迭代优化。
| 维度 | 传统模式 | PHM 智能模式 |
|---|---|---|
| 感知手段 | 人工听音/肉眼 | 振动/声纹/视觉多维感知 |
| 数据链路 | 孤立/无留存 | 全域联网/统一采集上云 |
| 故障识别 | 依赖人员经验 | AI 模型自动预警 |
| 运维模式 | 定期计划检修 | 预测性主动运维 |
| 故障追溯 | 无结构化数据 | 全时序数据归档复盘 |