设备故障不仅会导致生产中断，增加维修成本，还可能引发安全事故，对企业造成重大损失。传统的设备运维管理方式往往依赖定期检查和人工经验，难以实现实时监控和精准预测。工业AI预测性维护技术的出现，为工业设备的稳定运行和生产效率的提升提供了新的解决方案。
工业AI预测性维护技术，主要依托于物联网(IoT)、深度学习、大数据分析、行业小模型等技术手段，通过收集设备的实时运行数据，提前发现并干预设备潜在故障，实现了对工业设备运行状态的实时监控、故障预测和健康状态评估，从而降低设备故障率，提高生产效率。
本文将通过探讨工业AI预测性维护的技术优势、实际应用案例以及其在设备全生命周期管理中的作用，来印证这一技术将在未来的工业生产中发挥更加重要的作用。
设备故障停工停产，对生产造成的影响是0和100的问题
工业企业设备运行时常见的故障类型多种多样，涉及机械设备、电气系统、控制系统、人为操作、设备老化等多个方面。实时进行设备维护和检查，及时更换老化和损坏的部件，并加强设备操作人员的培训和管理，同时，针对不同类型的故障，还需要采用相应的排查和修复方法，这样企业才可以更好地进行设备维护和故障预防，从而提高生产效率和设备可靠性。同时，对于有超算中心/数据中心的企业而言，也会存在一些软硬件层面的设备故障。比如，硬件层面，节点上的硬件设备、网络设备、电源设备、UPS（不间断电源）以及供电线路出现故障，会影响整个数据中心的性能和稳定性。软件层面，节点上的操作系统异常、应用程序异常、网络管理软件、防火墙软件等出现故障，会影响程序运行的准确性、稳定性和安全性。虎嗅智库调研发现，各类工业设备故障对生产效率和成本的影响是深远的，本质上，因为设备故障停工停产，对生产造成的影响就是0和100的问题。
硕橙科技市场部负责人张华玉表示：设备故障在流程性生产中会导致材料损耗，因为生产线的连续性被打断，未完成的产品和原材料可能因处理不当而报废，增加了生产成本。对离散型生产的影响是直接影响产品本身质量和生产效率。由于每个产品或部件的制造过程相对独立，设备故障可能导致产品缺陷率增加，同时减少单位时间内的产出量，影响企业的市场竞争力和经济效益。由于设备故障会降低生产效率并引发高昂的维修和维护成本，企业迫切需要采用AI预测性维护技术来提前识别和解决潜在问题，从而优化运营并减少经济损失。目前，工业AI预测性维护目前主流的模式有两种：大数据AI预测和AI小模型预测。AI只是解决数据与数据之间的问题，AI小模型才可以实现预测性，二者的核心区别是能否解决掉人工。大数据AI预测性维护的技术原理，主要依赖于对海量设备运行数据的收集、处理与分析，通过特征提取与模型构建，实现对设备未来可能发生的故障进行预测。这一过程首先依赖于广泛部署的传感器网络，实时采集设备的温度、压力、振动、电流等多种运行参数，形成庞大的数据集。随后，通过数据清洗、预处理等步骤，提取出对故障预测有关键影响的特征。这些特征结合具体的业务场景，被输入到基于大数据的神经网络模型中，通过复杂的算法训练，模型能够学习到设备运行状态与故障模式之间的内在联系。基于这一模型，系统能够推测出设备在未来某个时间点发生故障的概率，从而提前采取措施进行维护，避免生产中断和成本损失。简而言之，大数据AI预测是基于数据模型推测的一种技术，需要先有数据，再有特征，特征针对场景。大数据AI预测性维护技术虽然无需深度了解设备运行机理，却面临数据样本、实时性、复用性和准确性的挑战。大量正负样本数据的投喂才能达到预期的效果负样本的获取和标记是难题；实时性问题导致模型处理数据时存在延迟，可能错过最佳运维时机；性局限要求分析人员具备专业技能来选择和调参，模型泛化能力不足可能影响其在不同设备或场景下的表现；准确性问题则需要不断更新和验证模型以提高其可靠性。而先进的AI行业小模型预测性维护方法，其核心在于先构建一个全面的特征库，这个库包含了针对不同设备类型和工业场景的通用特征，涵盖了广泛的可能影响设备运行状态的各种因素。有了这个基础特征库之后，再针对具体的应用场景进行匹配和筛选，进一步丰富和细化相关数据。这种方法不依赖于设备类型的限制，因此具有更高的实时性，能够快速响应设备状态的变化。同时，它利用跨场景的通用特征库，这个库随着数据的不断积累而持续扩充和优化，使得对于设备运行机理的理解更加深入，数据丰富度也更好。通过这种方式，AI行业小模型能够更准确地捕捉到设备的运行状态和潜在故障模式。概括来讲，AI行业小模型预测性维护就是先有特征库，再找场景，再丰富场景数据，最大的好处是不局限于设备类型，实时性高。这种方法首先识别和定义了设备的关键性能指标(KPIs)和潜在故障模式，然后通过实时监测设备状态来捕捉这些特征。与传统的大数据AI方法相比，行业小模型更注重实时性和特定场景的适用性。深度智控市场部负责人表示，AI行业小模型预测性维护的优势在于其针对性强、实时性高和准确性好。首先，特征检测能力使得模型能够快速识别设备状态的微小变化，这些变化可能是潜在故障的早期迹象。其次，神态捕捉能力允许模型分析设备的运行模式，预测其可能的发展趋势。大模型知识库的建立也为行业小模型提供了坚实的基础。这些知识库包含了针对工业场景的持续算法研究，确保了模型在识别准确性和易用性方面的优势。通过为客户建立定制化的行业小模型，可以实现更精准的预测性维护，解决“何时维护”和“如何维护”的问题，从而优化维护计划和降低成本。此外，行业小模型的另一个显著优势是模型的稳定性和精度迭代能力。一旦模型被训练和部署，它可以稳定地运行并根据新的数据进行自我优化，不断提高预测的精度。这种自我学习和适应的能力使得行业小模型在长期运营中能够持续提供价值，帮助企业实现更高效和经济的设备维护策略。
AI行业小模型在行业中已有不少实践，本文将以深度智控某锂电池头部厂商能源站节能优控制项目、硕橙科技智能制造样板间设备故障两个案例展开探讨。
1、深度智控某锂电头部厂商能源站节能优化控制项目，累计省数百万运维成本及上亿电费深度智控是一家深度节能与数智化创新服务商，专注为工业与建筑节能行业提供机电能源系统的深度节能与企业数智化转型服务。公司领先的自研第四代“机理框架++数据驱动”高精度建模与寻优技术，为深度智控在面对先进工业制造、数据中心等“高复杂、高精准、高要求”的项目场景，提供了技术底层保障和项目竞争优势。该项目设备优化的对象是空调制冷机组，正是深度智控擅长的机电能源设备系统维护领域。实施该项解决方案前的需求和对应的问题：
来源：深度智控，虎嗅智库空调制冷机组控制系统全局层面的优化控制方案，基于人工经验进行进行手动调节，存在误差；中央空调系统也未采用自控系统，无相关BA控制软件或客户端，系人工操作运维及抄表。同时冷冻及冷却水泵无变频装置，基本为工频运行，缺乏智能控制，无法根据末端负荷变化实时调节；冷冻、冷却水泵群控依赖人工经验控制运行台数，无法实现按需加减水泵开启台数及频率。此外，冷却塔设有自动控制和自动变频系统，单独进行模式化控制，与冷却水泵、冷机之间的耦合性缺少考虑，无法根据末端负荷变化实时调节；冷却搭出水温度没有根据末端实际负荷需求与冷水机组当下运行参数进行相应调整。为此，深度智控设计了具体的方案实施关键步骤，节能控制系统总体架构充分体现“集中管理、分散控制”的设计理念，节能控制系统采用三层结构，即系统管理层、过程控制层、设备执行层。节能控制系统管理层通过网络通讯与控制层进行连接，负责整个受控制冷站的集中监视、控制和管理。系统管理层通过100M以太网实现高速数据通讯，操作员可以实时监视和控制节能优化控制软件，以优化算法计算并指导设备控制；过程控制层使用PLC作为主控设备，通过以太网实现对现场设备的控制和数据采集，确保数据通讯无瓶颈；设备执行层利用多种模块采集现场设备状态和参数，确保数据的准确性和实时性，并通过工业以太网参与优化计算。项目实施工期仅60天就实现了节能控制系统上线。过程中，深度智控基于新一代“机理框架+AI”的高精度建模与寻优技术，针对暖通空调、空压等机电能源系统，建立设备层级高精度性能仿真模型（模型预测误差RMSE<3%），在保障终端需求条件下，在系统层级实时遍历计算数十万种设备运行工况组合，寻优“系统总能耗最低时对应的最优运行工况”，实现系统层级的全局主动优化与闭环控制。其中，第一步先进行设备级高精度建模，基于“机理框架+AI”的设备层级性能预测模型；第二步应用BIM构建三维立体数字孪生进行系统级仿真测试；第三步是系统级全局寻优，基于高精度性能特性模型，计算对比满足同一个负荷下数万种控制参数组合的系统能耗，系统能耗最低的控制参数组合，即为最优控制参数组合，逼近系统节能极限，普遍比一线节能系统提升10%＋，可实时验证。该项目的改造，不仅实现了产品全生命碳足迹的管理与追溯，实时碳足迹计算、认证管理、供应链碳足迹分析，还为企业直接节省了数百万的运维成本和上亿的电费。其中，管控层面，智能控制71个机电能源系统，监控点位80,000+。安全层面，系统共检测出高级有效报警为11930条。运维层面，自动生成定制化BI、自动抄表、预防性设备维护、工单自动化闭环，使运维响应时间减少70%+；厂区人均管理面积提高35%，达2580㎡/人，每年预计可节约运维费用289万元。节能层面，制冷站系统实际平均COP从3.9提高到5.5，节能率达到29%+，年均节能率21%，每年可节省915万度电。
2、硕橙科技智能制造样板间设备项目，实现故障识别准确率达95.3%
硕橙科技专注基于全感知智能硬件、AI算法和自研工业互联网平台，通过硕橙私有声振机械特征值算法和机器学习等技术，提供设备预测性维护、智能运维和产品质检等智能制造服务。其优势在于根据不同场景中的不同数据维度，可以使用AI算法对相应的数据进行处理和分析，搭建一个可适配性高、应用场景广的数字化运维平台。该项目是钢铁冶金行业干熄焦起重机等复杂工况设备的智能运维，客户是一家集采矿、炼焦、烧结、炼铁、炼钢、轧材生产工艺于一体的千万吨级全流程钢铁联合企业。为推动国内第一热轧精品基地建设与企业高质量发展，该客户持续在设备智能运维方面寻求突破。客户的需求大致如下，多运行模式下的设备状态，缺乏积极有效的智能化监测手段；关键设备故障损失大，需要进一步提高设备运行的连续性、可靠性；日常检查依赖人工，时延高、效率低，且老师傅经验难以大规模复制；现场工况复杂，环境相对恶劣，人员巡检存在一定安全隐患。硕橙科技为客户制定的解决与改进策略分为三步：首先，数据采集端使用多维数据采集站获取声、振、温、电流等多维度的数据，满足大型设备的复杂采集需求；其次，通过AI工况自识别技术准确区分不同工况下的设备数据；最后基于声振温融合的技术路径在设备智能运维系统中打通监测、诊断、预警和维护各个环节形成闭环。其中，针对结构复杂、工况多变，干熄焦设备在线监测数据监测精度低问题，硕橙声振融合的技术路径，实时在线监测行星齿轮箱、滚筒、电机等机构，通过秒级实时的特征响应刻画，很好解决了这一问题。在行车在线监测场景下，由于大型行车结构运行负载较大、启停频繁、工况不平稳，现场硕橙主要针对行车减速机的减速箱、电机、主动轮等零部件，进行声振结合的数据采集部署，实时收集数据并自动分析设备状态与健康趋势。通过该方案的实施，企业的设备点检负荷总体下降60%，故障识别准确率95.3%，设备无故障工作时间提升15%+。另外，识别精度显著优于原有监测手段，灵敏度及智能化程度更高；设备所处生命周期的具体阶段实现量化，辅助设备使用周期得到延长；最终实现保障连续性生产，减少人工接触和操作风险，大幅提高现场安全性。在虎嗅智库的调研中，张华玉表示，在方案实施过程中也遇到过一些具体的困难和挑战，但都通过有效的策略和方法成功解决。首先，如何有效采集现场数据是经常会遇到的问题。由于设备运行环境恶劣、传感器布置受限以及数据传输不稳定等因素，导致数据获取的难度大大增加。为此，硕橙专门开发了适应恶劣环境的智能硬件，并兼容了多种通信协议支持“软”接入，以确保在复杂环境下也能实现数据有效实时的采集。其次，算法模型的跨行业跨场景复用的迫切需求。由于每个工业场景的设备类型、运行参数、故障模式等都有所不同，因此需要算法模型具备足够的鲁棒性和通用性。硕橙自创建伊始坚持算法团队的建设，8年来基于硕橙特征模型、数据模型与机器学习、深度学习相结合的算法框架持续丰富满足不同场景使用需求的通用标准算法模型库。最后，对于系统兼容性和开放性的高要求。向下，系统需要与各种现有的工业控制系统的数据交互；向上，系统还需要能够与各种工业互联网平台实现无缝对接和嵌入。硕橙基于IIOT的底层架构开发软件平台确保对于多维异构数据的接入和处理能力；同时，通过模块化的功能设计和标准化的数据接口，实现了与各类平台的顺畅对接和嵌入。
总体来说，工业AI小模型预测性维护能够规避传统的人工巡检和振动监测手段都无法实现实时监测与自动分析的弊端，在一定程度上实现替代人工运维的工作，能够助力更多企业提高设备可用性、优化质量控制并实现降本增效。
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