在环保产业规模持续壮大，人工加速向绿色化、浪潮数智化转型的下设行业WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91150%20ton%20crane%20price当下，设备运维的备智革新成为行业迈向高质量发展的关键一环。8月28日，环保E20环境平台高级合伙人、刻变博士、人工教授级高工曹斌在“2025上海水业热点论坛”上介绍了两山智联设备智能运维——卓越可信赖的浪潮设备智能管家。
曹斌
01.设备智能运维是下设行业厂网协同的“必选项”
厂网一体不是“厂站+管网”的简单叠加，而是备智“管网收集-厂站处理-尾水排放”的动态协同系统。其中，环保设备在中间扮演着非常重要的刻变角色，它是人工保证管网高效稳定运行的重要前提和基础。
而设备智能运维是浪潮厂网协同的“必选项”。首先，下设行业“厂网一体、数智引领”的行业导向，要求设备运维从“单点保障”转向“系统协同保障”。其次，WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91150%20ton%20crane%20price国家政策性资金倾向 “智慧化改造项目”，传统运维模式难以获得政策支持。
曹斌指出，在廠網(wǎng)一體運(yùn)營管理中，當(dāng)下正面臨著效率、成本、風(fēng)險三大突出痛點。
效率层面，“人海战术”愈发难以为继。管网设备分布范围广达公里级，厂站设备又十分密集，有数百台套之多，水下设备故障更是不易察觉。人工巡检覆盖范围有限，致使故障发现平均要滞后12小时以上，严重影响设备的及时维护与正常运转。
成本方面，“被动维修”导致成本失控。管网泵机若突发故障，会造成厂站停机，单次抢修就得耗费高额成本;而且厂站曝气系统长期低效运行，传统运维方式难以察觉这一问题，每年由此产生的能耗浪费超过20%，给企业带来不小的经济负担。
风险上，存在“系统失稳”连锁传导的隐患。厂网一体运营要求设备运维能匹配“流量-水质-负荷”的实时波动，像雨季管网溢流时，厂站就需要快速调整设备参数。但传统的“事后维修”模式，根本无法支撑系统实现动态平衡，难以满足污水提质增效对长效运维的需求。
02.人工智能，正在为设备管理带来一场深刻变革
为什么会出现以上痛点?这与传统的设备运维模式有关。
传统设备运维模式依赖人工经验开展巡检，即便经验丰富的老师傅，往往要到故障已经十分严重时，才能凭借经验察觉设备哪里出了问题。以往，我们用于发现故障的技术手段，多为测量温度、聆听声音等，但这类手段能检测出的设备故障类型极为有限。例如，仅通过测温度，通常只能发现轴承方面的故障，可若采用测振动的方式，就能检测出更多不同类型的设备故障。随着技术，特别是人工智能技术的不断发展，设备管理模式也正随之发生转变。
工业互联网相关技术，推动设备维护模式从事后维修，逐步向预防性维修、预测性维护演进。
预防性维护的核心机理源于磨损学，这一理念早在20世纪50年代就由苏联提出，如今在行业内仍被广泛应用。其原理是依据设备中轴承的旋转磨损程度，来判定检修时间。然而，在推进设备精细化管理的当下，这种模式容易引发设备“欠修”或“过修”的问题——不管设备实际状况如何，只要到了预设时间点，就必须进行检修。
预测性维护则不同，它借助特定方法，能够预判设备未来可能出现的故障类型，进而提前将故障隐患消除，防患于未然。它一种更加高效的设备维护模式，通过多元数据的综合分析，涵盖数据采集、状态分析、状态预测、故障诊断和维修决策，实现设备状态的全方位判断。
因此，人工智能，正在为设备管理带来一场深刻变革，推动设备管理方式从“点检定修”向“智能运维”加速转型。
然而，要想推动设备运维方式变革，必须先解决以下问题。
第一，解决数据精度：它决定了预测的能力。预测性维护是设备智能运维的核心技术，其核心价值在于预测能力，而数据精度是预测能力的基础——缺乏足够精度的数据，预测结果难以令人信服，因此首要需保障预测能力。过去传统的手持温振传感器，难以发现设备早期故障，根本谈不上预测;若仅能发现中晚期故障，也只能确认 “即将发生故障”，同样无法实现真正的预测。
第二，解决数采能力：多元场景的数据采集。首先需实现数据的有效采集，以行业典型的水下设备为例：传统人工点检定修模式下，水下设备状态难以直接观察，仅能通过“运行”或“停机”这类单一信号判断状态。因此，针对水下设备这类特殊场景，必须确保数据能保质保量采集，这是亟待解决的关键问题。
第三，解决精准报警：多维融合自适应预警。预测故障与设备劣化趋势，离不开精准的报警支撑。传统报警多基于人工经验或标准设定固定阈值，仅在数据高于或低于阈值时触发，局限性明显。而借助算法加持，可依据设备运行的不同历史阶段，自适应调整报警状态，从而提升设备管理中报警的有效性与效率。
第四，解决精确诊断：智能故障预测与问诊。这也是设备管理中大家最关心的核心问题——需精准判断设备故障的具体位置，以及引发故障的原因。其实现逻辑，本质是依托磨损学机理模型、专家诊断数理模型，结合不断积累的设备运维知识，逐步构建并完善诊断模型，最终达成精确诊断的目标。
第五，解决精细决策：专家把脉，让设备运维更高效。核心是明确“是否维修、如何维修”——具体是保养、小修还是大修，维修部位在哪，需准备哪些备品备件，这些信息需精准同步给厂侧检维修负责人，甚至集团运营侧人员。要实现这一目标，需依托“算法引擎智能报警、设备远程运维中心、专家诊断、案例实验室”四合一模式，以此保障决策优化，确保给出的运维建议准确、到位。
03.两山智联设备智能运维：以全栈式服务，赋能环保行业设备管理升级
两山智联设备智能运维可以通过“技术+服务+咨询”一站式服务助力客户实现设备智能运维。
技術(shù)層面，依托“硬件+平臺系統(tǒng)+算法”的組合，涵蓋智能采集技術(shù)、數(shù)據(jù)平臺建設(shè)、智能模型與應(yīng)用，以及售后服務(wù)體系與培訓(xùn)等，為設(shè)備智能運(yùn)維筑牢技術(shù)根基。
