
智能运维如何WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91crane%20images重塑供水设备管理逻辑??
设备是何重保障供水系统安全、稳定、塑供水设高效运行的备管WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91crane%20images基础,但设备磨损和老化问题不可避免。理逻过去我们依靠人力、辑?备用设备来应对,何重随着业务场景不断变化,塑供水设传统运维模式已难以满足发展需求。备管
在“2025(第十届)供水高峰论坛”上,理逻E20环境平台高级合伙人、辑?博士、何重教授级高工曹斌以“两山智联?设备智能运维——卓越可信赖的设备智能管家”为题演讲。他指出,备管保供既是理逻供水集团的最低纲领,也是辑?供水集团的最高纲领,在设备故障引发断供、维修成本居高不下、WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91crane%20images设备故障难发现、人员管理难落地等现实问题面前,引入智能化手段已成为破解难题、实现高质量发展的必然选择。

曹斌
一、传统设备运维模式面临痛点
为什么会出现上述问题?首先是传统模式下设备状态不受控,无法精细获取设备实时运行状态数据;二是运维成本不受控,设备维修、备件采购等业务缺乏实际运行数据支撑;三是设备数据低质低效,各项数据未能有效联动及应用;四是过度依赖人工经验。
归结起来,当前设备管理的两大核心问题在于:行业所依赖的手段仍以人和SCADA系统为主,只能在故障发生后被动响应,难以提前发现设备潜在隐患;其次这些手段所能发现的故障类型有限,无法更全面地识别多种设备故障。
二、人工智能,正在为设备管理带来一场变革
设备智能运维是基于预测性维护的人工智能应用,推动设备管理从依赖感官和经验的传统模式,转向以数据为基础、以智能化为内核、以平台为载体的新型设备运维模式。目前,环境行业已可以实现从人工“点检定修”到“智能运维”的跨越,相关应用也已在实践中落地并取得成效。

设备智能运维主要带来三方面价值:一是通过“治未病”式预警,发现设备早期异常,有效降低故障率,保障设备安全;二是通过精准预判故障位置和优化维护周期,降低备件库存,减少检维修费用,延长设备使用寿命;三是提升管理效率,替代人工点巡检,实现集中管控,推动设备管理向标准化、专业化迈进。
三、两山智联?设备智能运维如何做到为实施效果负责?
不同于當(dāng)前許多設(shè)備智能運維商僅提供傳感器、系統(tǒng)軟件或算法,卻難以保障實際運維成效。两山智联?设备智能运维通过整合技术与服务,确保智能运维不仅落地可用,更能切实解决问题,为实施效果负责。
两山智联?设备智能运维解决了以下几个关键问题:
首先提升数据精度问题,这是实现精准故障预测的核心。就像车辆行驶在路面,大坑容易察觉,但细微的坑洼难以感知。通过高精度传感器,系统能够捕捉设备运行中微小的异常变化,从而提前发现潜在故障。
二是解决数据采集能力,实现多元场景的数据采集。在多台设备同时运行的复杂场景中,如何消除相互干扰、确保数据质量是一大挑战。智能化数据采集技术,可以实现边端的数据清洗和初步分析,并具备多场景适应能力,不仅能监测水上设备,更在国内率先实现了水下设备的预测性维护。
三是实现精准报警问题,通过算法根据设备实时工况动态调整预警阈值,使报警更准确、更智能。这不仅解决误报、漏报问题,更优化了报警与人工巡检的协同关系,实现报警问题的分级精细化管理。
四是实现故障精确诊断,系统采用“机理模型+数理模型”相结合的方式,内置308个故障诊断模型,能够将采集到的振动信号、速度信号和温度信号解析为多种特征值,通过特征值精准判断故障部位、故障类型及成因。
最后,系统还能基于诊断结果提供精细决策,并给出检维修建议。后台根据诊断报告,由70多位具备国际诊断分析师资质的远程运维工程师进行复核,确保诊断报告准确率超过95%。同时,专家团队提供后续检维修方案支持。当现场验证故障与诊断一致时,损坏部件会被送回实验室进行故障特征分析,并将新数据反馈至模型,持续优化训练。这四个环节形成闭环,实现全天候、365天×24小时的可靠设备看护。
两山智联之所以能為結(jié)果負(fù)責(zé),不僅在于技術(shù),更在于配套的看護服務(wù)。我們每月為設(shè)備提供體檢報告,故障發(fā)生時出具診斷報告,檢維修后還會評估維修效果,形成全流程服務(wù)閉環(huán)。同時,我們愿意幫助水務(wù)集團建立專業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化的設(shè)備管理團隊,培養(yǎng)診斷人才,真正將技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為客戶的長期運維實力。
在技术能力方面,硬件部分采用全球一流数采能力的智能温振传感器,振动采集频率范围(0.75~20000Hz),远超传统传感器,足以覆盖保持架、早中期轴承与齿轮等故障,且具备波形分析能力。
在模型方面,已积累308个智能诊断模型,累计生成超340万份设备体检报告。这些模型不仅应用于水务行业,还广泛覆盖石化、焦化、煤炭、火电等多个领域的各类通用设备(如泵、风机),这300多个模型是基于23年在多个行业实际应用中不断积累和优化形成的,具有丰富的跨行业实践经验支撑。
算法方面,设备故障案例样本积累超34000个,这是除模型之外更为重要的数据资产。每个案例都经过“模型报警—现场复核—检维修—部件返厂检测”闭环流程形成完整档案。这一案例库不仅能持续优化模型,还可赋能集团快速建立自己的故障诊断能力,显著提升设备管理水平。
平台中枢采用模块化设计,診斷平臺為必選核心模塊,其余三個模塊可根據(jù)用戶實際需求靈活選擇。無論客戶已有系統(tǒng)還是需要新增功能,都能實現(xiàn)兼容或嵌入。
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