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    PdM · AI故障诊断 · 剩余寿命预测

    设备预测性维护系统

    从"坏了再修"到"提前预知",让设备故障可预测、可避免

    基于多源传感监测 + AI故障诊断 + 剩余寿命预测(RUL)的新一代设备预测性维护系统(PdM), 支持设备运行状态的多维感知、持续分析与异常识别, 帮助企业减少85%非计划停机, 降低30%维护成本, 延长20%设备使用寿命

    设备预测性维护系统 - AI驱动的PdM平台
    85%
    非计划停机减少
    30%
    维护成本下降
    20%
    设备寿命延长
    99.5%
    关键设备可用率
    传统维护模式痛点

    为什么需要预测性维护?

    事后维修代价大、定期检修浪费严重,只有基于设备真实状态的预测性维护才能兼顾成本与可靠性

    突发性故障损失大

    关键设备非计划停机一次损失数十万元,直接冲击产能、订单交付与客户满意度。

    定期检修浪费严重

    按固定时间计划「过度维修」,更换仍可用的零部件,备件库存高企、维护工时浪费明显。

    故障判断靠经验

    故障特征难以量化,诊断依赖资深工程师,人员流动后能力难以传承,误诊漏诊频发。

    数据孤岛难以利用

    各类设备状态监测数据分散在不同系统,缺乏统一的故障特征库与AI分析能力。

    行业场景

    设备预测性维护系统典型应用场景

    面向多行业、多类型关键设备,提供状态监测、故障预警与智能维护能力

    高价值设备与关键装备

    高价值设备与关键装备

    构建设备健康监测与预测性维护平台

    面向压缩机、泵组、风机、机床、产线核心设备等高价值资产,实现振动、温度、电流等多维数据监测,提前识别异常趋势,降低突发停机风险。

    设备健康监测故障预警寿命预测停机降低
    制造工厂生产设备

    制造工厂生产设备

    保障关键设备稳定运行与连续生产

    针对产线设备、机器人、数控设备等生产资产,建立设备状态感知与维护预测体系,减少非计划停机,提升设备稼动率与维护效率。

    状态监测预测维修稼动率提升工单联动
    园区楼宇机电设备

    园区楼宇机电设备

    让设施设备维护更主动、更高效

    面向空调主机、电梯、水泵、配电、冷站等机电系统,实现统一监控、异常预警与维保优化,降低人工巡检压力与运营成本。

    统一接入异常告警维保优化节省人力
    能源与公用事业设备

    能源与公用事业设备

    提升分布式设备运维效率

    适用于光伏逆变器、充电桩、水务泵站、供热设备等场景,支持远程监测、智能诊断与预测维护,提升设备可用率。

    远程监控智能诊断预测维护效率提升
    连锁门店商业设备

    连锁门店商业设备

    保障全国门店设备稳定运行

    针对制冷柜、空调、新风、照明等门店设备,统一监测运行状态,提前预警故障,避免影响营业体验与商品损耗。

    多门店管理远程运维提前预警体验保障
    物流配送设备

    物流配送设备

    保障物流设备稳定运行与高效周转

    针对输送线、分拣设备、叉车、冷链设备、装卸设备等物流资产,实时监测运行状态,提前发现潜在故障,减少停机延误与运营损失。

    状态监测故障预警运维提效保障履约
    工业园区厂务系统

    工业园区厂务系统

    保障厂务设备连续运行与生产支撑稳定

    面向空压系统、冷冻冷却系统、锅炉系统、供配电系统、水处理系统等厂务设施,实现设备健康监测与预测性维护,降低异常停机风险。

    健康监测预测维修稳定供应降本增效
    城市空间设施

    城市空间设施

    提升城市设施运行可靠性与管理效率

    针对泵站、路灯、充电设施、环卫设备、电梯、公共机电设施等城市基础设备,统一接入监测,提前预警故障,保障城市运行安全有序。

    统一监测提前预警智能运维运行保障
    核心功能

    设备预测性维护系统六大核心模块

    从设备感知、诊断、预测到执行的端到端PdM能力闭环

    设备资产与健康档案

    —— 构建设备数字孪生,沉淀健康基线

    面向预测性维护构建设备资产与健康档案,基于物模型管理设备属性、运行参数与维护历史,为AI诊断与RUL预测提供可信的数据基线。

    • 物模型驱动的设备建模:统一定义关键设备的属性、测点与运行参数结构
    • 全生命周期档案:贯通采购、安装、运行、维修、报废各阶段数据
    • 设备健康基线:为每台设备建立正常运行画像,作为异常判定依据
    • 故障与维修历史沉淀:积累故障样本与维修方案,反哺AI模型训练
    设备资产与健康档案 - 构建设备数字孪生,沉淀健康基线

    多源数据采集与实时监测

    —— 多源数据融合与状态感知

    通过数据采集终端与边缘节点接入各类设备运行数据,结合实时监测能力,让设备运行状态可观测、可追溯。

    • 多协议接入:兼容 Modbus、OPC UA、MQTT 等主流工业协议
    • 高频数据采集:支持振动等高频信号毫秒级采样,满足PdM分析需求
    • 云边协同:边缘侧完成数据预处理与特征提取,降低云端压力
    • 实时监测大屏:多维展示设备运行参数与关键健康指标
    多源数据采集与实时监测 - 多源数据融合与状态感知

    AI告警与故障诊断

    —— 智能降噪,自动定位故障根因

    基于机器学习的智能告警与诊断引擎,对多源信号进行关联分析,过滤无效告警并自动推断故障根因,让运维团队聚焦真正的设备风险。

    • 智能告警规则引擎:灵活配置多条件、多级别告警策略
    • 告警降噪:基于机器学习过滤无效告警,减少90%误报
    • AI根因诊断:关联多个告警事件,自动推断故障根因
    • 告警自动派单:智能匹配维修人员,缩短故障响应时间
    AI告警与故障诊断 - 智能降噪,自动定位故障根因

    预测性维护引擎

    —— AI预测故障与剩余寿命(RUL)

    PdM能力闭环的核心引擎,基于机器学习算法分析设备运行数据,提前识别故障隐患并预测剩余寿命,从被动响应转向主动预防。

    • AI预测故障风险:基于机器学习模型识别异常模式与潜在故障隐患
    • 剩余寿命(RUL)预测:量化评估关键部件可用剩余运行时间
    • 维护计划智能推荐:根据设备状态自动生成最优维护策略
    • 多模态数据融合:融合多源运行数据与状态信息,提升故障识别准确性
    预测性维护引擎 - AI预测故障与剩余寿命(RUL)

    巡检与维修工单闭环

    —— 从预测到执行,运维全流程闭环

    将AI预测结果与日常巡检、维修工单流程打通,支持电子化巡检、移动端工单与AI辅助识别,让预测性维护真正落地到一线执行。

    • 电子化巡检流程:标准化巡检模板,确保按规范执行
    • NFC/二维码打卡:精准定位巡检位置,杜绝漏检和假检
    • AI辅助识别:图片识别+OCR自动录入,减少人工操作
    • 预测自动派单:基于AI预测结果自动触发预防性工单
    巡检与维修工单闭环 - 从预测到执行,运维全流程闭环

    知识库与AI运维助理

    —— 经验沉淀,智能问答与方案推荐

    结合向量数据库与大语言模型构建PdM知识库与AI运维助理,沉淀故障案例与维修经验,辅助一线快速定位问题与匹配最优维修方案。

    • RAG检索增强生成:基于企业知识库的精准AI问答
    • 故障案例库:沉淀典型故障特征、诊断思路与处置方案
    • 维修方案推荐:AI匹配相似案例,推荐最优解决方案
    • 自动知识抽取:从工单与维修记录中自动沉淀可复用知识
    知识库与AI运维助理 - 经验沉淀,智能问答与方案推荐
    对比分析

    预防性维护与预测性维护的区别

    一张表看懂三种维护策略的差异

    对比维度事后维修预防性维护预测性维护(PdM)
    维护时机故障发生后固定时间/周期基于AI预测的真实状态
    停机损失高,突发不可控中,可计划但仍有突发故障低,提前规划维护窗口
    维护成本高,紧急维修+备件中,过度维修浪费低,只在需要时维修
    备件库存应急高库存按计划储备按RUL精准采购
    对人员要求依赖维修经验依赖排班执行AI辅助,降低门槛
    设备寿命一般可延长20%以上
    客户案例

    设备预测性维护实践案例

    服务3000+知名企业,助力关键设备从被动维修迈向智能预测

    中核集团预测性维护案例
    中核集团中核集团 logo
    天键股份预测性维护案例
    天键股份天键股份 logo
    中科星图预测性维护案例
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    华工科技预测性维护案例
    华工科技华工科技 logo
    凌玮科技预测性维护案例
    凌玮科技凌玮科技 logo
    河南投资集团预测性维护案例
    河南投资集团河南投资集团 logo
    无锡财通预测性维护案例
    无锡财通无锡财通 logo
    豫园股份预测性维护案例
    豫园股份豫园股份 logo

    设备预测性维护常见问题

    了解预测性维护(PdM)、剩余寿命预测(RUL)、AI故障诊断相关问题

    让预测性维护为您的设备健康运行全程护航

    立即体验AI驱动的设备预测性维护系统,从被动维修升级到智能预测

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