CET中電技術(shù)推出工業(yè)設(shè)備預(yù)測(cè)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(duì)設(shè)備異常進(jìn)行智能預(yù)警，并精準(zhǔn)預(yù)測(cè)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(cè)"、從 “被動(dòng)搶修" 到 “主動(dòng)預(yù)防"，大幅降低非計(jì)劃停機(jī)概率、延長(zhǎng)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。

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(jí)的信息圖譜，集中展示設(shè)備資產(chǎn)分布、健康度、告警等級(jí)、測(cè)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(guò)專業(yè)圖譜分析，將設(shè)備振動(dòng)、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(shí)早防

針對(duì)穩(wěn)態(tài)、變工況等多種場(chǎng)景，采用基于固定閾值、動(dòng)態(tài)閾值、趨勢(shì)預(yù)測(cè)多種預(yù)警算法，精準(zhǔn)識(shí)別正常工況波動(dòng)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(shí)、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(cè)

基于機(jī)理診斷模型和AI診斷模型，對(duì)預(yù)警信息、歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)工況以及設(shè)備知識(shí)圖譜進(jìn)行智能分析，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)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(dòng)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(shí)庫(kù)，設(shè)備健康閉環(huán)管理

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