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告別盲目檢修!“AI + 機(jī)理” 雙驅(qū)賦能工業(yè)設(shè)備邁向預(yù)測性維護(hù)

來源:深圳市中電電力技術(shù)股份有限公司   2026年02月02日 16:30  
工業(yè)設(shè)備是企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)行的核心引擎,其穩(wěn)定與效率直接關(guān)乎產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效益和綜合成本。根據(jù)《“人工智能 + 制造” 專項(xiàng)行動實(shí)施意見》,推動產(chǎn)線實(shí)時監(jiān)測與預(yù)測性維護(hù)、提升故障識別準(zhǔn)確性,已成為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵任務(wù)。然而在傳統(tǒng)運(yùn)維模式下,仍普遍存在預(yù)警及時性不足、運(yùn)維效率有待提升、維護(hù)成本居高不下、系統(tǒng)協(xié)同性較弱等痛點(diǎn),長期困擾著企業(yè)運(yùn)維人員。



CET中電技術(shù)推出工業(yè)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng),打破傳統(tǒng)運(yùn)維困局。系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的全域可視化監(jiān)控,對設(shè)備異常進(jìn)行智能預(yù)警,并精準(zhǔn)預(yù)測故障類型,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)從 “盲目檢修” 到 “精準(zhǔn)預(yù)測”、從 “被動搶修” 到 “主動預(yù)防”,大幅降低非計(jì)劃停機(jī)概率、延長設(shè)備使用壽命,為工業(yè)設(shè)備全生命周期健康管理提供強(qiáng)力支撐。


Part 01

四大核心價值






專業(yè)圖譜,設(shè)備狀態(tài)一目了然

建立 “駕駛艙 - 設(shè)備集群 - 設(shè)備信息看板” 多層級的信息圖譜,集中展示設(shè)備資產(chǎn)分布、健康度、告警等級、測點(diǎn)數(shù)據(jù)等,為管理者提供數(shù)字化決策依據(jù)。并通過專業(yè)圖譜分析,將設(shè)備振動、溫度、轉(zhuǎn)速、位移、電磁等抽象參數(shù),轉(zhuǎn)化為直觀的圖形界面,幫助運(yùn)維人員掌握集群整體健康狀態(tài)。



智能預(yù)警,設(shè)備異常早識早防

針對穩(wěn)態(tài)、變工況等多種場景,采用基于固定閾值、動態(tài)閾值、趨勢預(yù)測多種預(yù)警算法,精準(zhǔn)識別正常工況波動與實(shí)際異常狀態(tài),在設(shè)備性能退化初期或故障發(fā)生前發(fā)出告警,解決傳統(tǒng)運(yùn)維預(yù)警不及時、誤報(bào)漏報(bào)多的痛點(diǎn),以便運(yùn)維人員能提前介入排查隱患、制定檢修計(jì)劃,有效避免設(shè)備故障甚至非計(jì)劃停機(jī)。



“AI+機(jī)理”診斷,故障類型精準(zhǔn)預(yù)測

基于機(jī)理診斷模型和AI診斷模型,對預(yù)警信息、歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時工況以及設(shè)備知識圖譜進(jìn)行智能分析,精準(zhǔn)預(yù)測設(shè)備故障類型并提供運(yùn)維建議,準(zhǔn)確率>95%;另外,支持自動生成診斷報(bào)告,為后期精準(zhǔn)運(yùn)維提供有力支撐。



本地大模型知識庫,設(shè)備健康閉環(huán)管理

數(shù)據(jù)輸入私有知識庫生成智能診斷結(jié)果,結(jié)合LLM大語言模型與AI問答輸出精準(zhǔn)運(yùn)維建議,支撐科學(xué)運(yùn)維決策;同時診斷案例反向回哺私有知識庫,形成數(shù)據(jù)驅(qū)動-智能診斷-決策輸出-知識迭代的閉環(huán),持續(xù)提升設(shè)備智能運(yùn)維水平。


Part 02

核心產(chǎn)品

CET工業(yè)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于化學(xué)工業(yè)、油氣開采、有色金屬冶煉、生產(chǎn)制造等多個領(lǐng)域,幫助企業(yè)告別盲目維修,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測和主動預(yù)防,不僅大幅降低非計(jì)劃停機(jī)概率,提升設(shè)備全生命周期管理與生產(chǎn)運(yùn)營效率,同時夯實(shí)智能運(yùn)維體系建設(shè),助力企業(yè)樹立 “數(shù)智轉(zhuǎn)型、安全高效、綠色低碳” 的形象。



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