第四，23年工业设备故障库沉淀。故障库是设备智能运维的核心数据支撑，若要实现真正意义上的预测性维护，必须依托完善的故障库体系。我们会对各类故障进行深度剖析，不断提升故障库的精准度与完整性。
第五，标准作业流程连同故障分析报告被输入到平台的知识库中形成完整的闭环。当设备体检报告或诊断报告生成后，需将报告内容及故障分析结果同步录入平台知识库，通过这一机制实现运维数据的沉淀与迭代，确保智能运维体系的持续优化。
总的来说，设备智能运维的核心要素可归纳为：以平台（工具）为载体，以专家系统为核心引擎，以标准化体系为基础支撑的三位一体架构。
让设备管理更简单！两山智联®设备智能运维的四大功能
有了上述五大核心技术，两山智联®设备智能运维能够实现什么功能？
第一，“精”。普通传感器振动采集范围约1Hz~2000Hz，而自研传感器可实现0.75Hz~20kHz的宽振频监测。通过对振频的频谱与波形同步分析，能在空间、时间维度及故障类型层面实现精准定位。例如，当生成故障诊断报告时，可明确指出泵的驱动端或非驱动端轴承的具体位置、故障类型及诱因，为精细化报警与精准化反馈提供关键数据支撑。
第二，“多”。以数据驱动为核心，300+AI智能算法、大量的闭环故障案例库、50+国际振动分析专业工程师及大数据分析为工具，通过行业知识与人工智能技术的高效融合，构建多场景、多设备类型、多零部件、多故障类型等算法模型，实现故障的精准研判。
模型精度与数据量直接相关，而当前行业智能运维的核心难点在于设备数据匮乏。为解决这一问题，我们通过学习钢铁、石化、矿山、火电、风电等传统工业领域的设备数据，将其转化为环保行业的诊断数据库。之所以能复用其他行业数据，是因为通用设备（如泵、离心机、电机等）虽运行场景不同，但设备机理一致。
第三，“省”。鉴于环保行业暂无人工智能设备管理的成熟案例，我们通过跨行业大数据统计发现：应用相关产品后，设备维护耗时、备品备件消耗、点检频次及时长、总体运维成本均实现大幅下降，降本增效效果显著。
第四，“共”。作为产品最核心的差异化优势，它以开放系统为依托，通过行业共建、共创、共享模式持续优化。针对环保行业专业特殊设备，需联合构建专属模型；同时，在产品应用过程中，可固化设备管理标准流程，助力企业沉淀设备管理知识资产。
两山智联®设备智能运维在真实场景中的应用实践
曹斌介绍了两山智联®设备智能运维在水务行业两个真实场景中的应用实践。
第一个案例是顺控的北滘水厂，该厂采购并安装一台新高压水泵后，出现异常噪音。厂家排查后声称泵的质量与安装均无问题，但客户仍觉声音异常。于是，易新智维为其开展离线检测，在电机泵体、泵体后方管道支撑架加装传感器。
经分析，锁定三项故障：一是电机驱动端轴承出现中早期磨损（新泵出现此问题较为特殊）；二是泵的叶轮存在轻微气蚀，虽不影响当下使用，但反映出泵在设计环节，安放角、流道可能存在不合理之处；三是管道支撑架刚度不足，引发整体震动异常。
右侧三幅图，呈现的正是 AI 在分析振动波形与图谱时，逐步拆解、解析故障的过程。
另一案例来自中节能国祯合肥市小仓房污水处理厂：针对该厂水上与水下转动类设备，开展预测性维护。
诊断报告出来之后，平台会主动推送报告给用户。以一号离心机为例，报告诊断出设备已出现中早期故障劣化问题。值得强调的是，产品不只是在设备故障发生后预警，而是提前洞察中早期劣化趋势，并指导后续应对策略。
曹斌指出，这背后，其实是设备管理理念的深度变革：传统模式常把“重置”前置（因设备不贵就优先换设备），故障后才考虑维修，最后才做维护保养；我们主张颠倒顺序，以“保养”为核心先手，再按需开展大小修，“重置”仅作为最后选项，且让其在设备全生命周期平稳运行阶段的占比尽可能降低。
该产品可为客户创造多重价值：减少非计划停机、避免设备早期故障恶化、降低维修成本、提高资产利用率、识别低效率设备、延长设备生命周期、提高设备可靠性和可用性等。
选择易新智维，让设备管理更轻松！
改变，从这里开始。
两山智联®设备智能运维产品的商业模式即技术和服务的深度绑定。其构建的体系围绕技术、服务、咨询三大维度全面布局：
技术端整合“硬件+平台系统+算法”，以智能采集、数据平台搭建、智能模型应用为核心，搭配售后培训体系筑牢根基；
服务侧推出“365×24h看护服务”，通过月度体检、状态推送、诊断报告输出及检修后评估，实现设备全时守护；
咨询层聚焦顶层规划与体系建设，覆盖智能运维规划、流程制度创新及人才培养，构建从技术落地到长期运维生态的完整闭环，为行业智能化升级注入新动能。
选择易新智维，让设备管理更轻松！
编辑：徐冰冰
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