-企業(yè)動(dòng)態(tài)丨“工業(yè)設(shè)備故障智能預(yù)警與診斷分析系統(tǒng)”科技成果評(píng)價(jià)會(huì)順利召開-
近日，由山東電子學(xué)會(huì)組織的“工業(yè)設(shè)備故障智能預(yù)警與診斷分析系統(tǒng)” 科研成果評(píng)價(jià)會(huì)在我公司順利召開。評(píng)價(jià)專家委員會(huì)聽取了我公司匯報(bào)，審閱了相關(guān)資料，觀看了系統(tǒng)演示，經(jīng)質(zhì)詢和討論，評(píng)價(jià)專家一致認(rèn)為，該項(xiàng)目達(dá)到 國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平。
工業(yè)設(shè)備故障預(yù)警與診斷分析系統(tǒng)研制背景
隨著工業(yè)持續(xù)發(fā)展，工廠運(yùn)維面臨諸多挑戰(zhàn)：
① 設(shè)備復(fù)雜度提升：現(xiàn)代工業(yè)設(shè)備集成機(jī)械、電氣、傳感等多系統(tǒng)，傳統(tǒng)人工經(jīng)驗(yàn)難以精準(zhǔn)判斷復(fù)合型故障。
② 生產(chǎn)連續(xù)性要求：據(jù)國(guó)際自動(dòng)化學(xué)會(huì)（ISA）統(tǒng)計(jì)，非計(jì)劃停機(jī)導(dǎo)致企業(yè)年均損失達(dá)營(yíng)收的5%-15%，亟需預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)。
③ 降本增效壓力：工業(yè)設(shè)備維護(hù)成本占企業(yè)總運(yùn)營(yíng)成本的12%-25%，智能化運(yùn)維可減少30%以上冗余維護(hù)投入。
同時(shí)，國(guó)家也在高度重視工業(yè)智能化發(fā)展。工信部出臺(tái)了一系列政策鼓勵(lì)企業(yè)加大對(duì)工業(yè)設(shè)備故障智能預(yù)警與診斷分析系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用，國(guó)家智能制造專項(xiàng)（2025）明確將設(shè)備智能運(yùn)維列為重點(diǎn)方向推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研深度融合，設(shè)立專項(xiàng)資金支持相關(guān)技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，還加強(qiáng)了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定，以規(guī)范市場(chǎng)發(fā)展。
雖然科技進(jìn)步讓工業(yè)設(shè)備故障智能預(yù)警與診斷分析技術(shù)已經(jīng)取得了一定進(jìn)展，但仍存在一些問(wèn)題和不足之處。
① 數(shù)據(jù)維度單一：依賴系統(tǒng)采集的閾值報(bào)警，僅能反映超限狀態(tài)，無(wú)法捕捉早期故障特征；90%以上企業(yè)仍采用單參數(shù)獨(dú)立分析，忽略多物理場(chǎng)耦合效應(yīng)。
② 響應(yīng)時(shí)效滯后：人工巡檢周期長(zhǎng)（通常≥24小時(shí)），無(wú)法實(shí)時(shí)感知突發(fā)異常。傳統(tǒng)閾值報(bào)警誤報(bào)率高達(dá)15%-30%，導(dǎo)致無(wú)效停機(jī)頻發(fā)。
③ 診斷能力不足：基于規(guī)則庫(kù)的專家系統(tǒng)僅能識(shí)別已知故障模式，缺乏故障根因溯源能力，60%以上維修僅解決表象問(wèn)題。
④ 跨系統(tǒng)協(xié)同缺失：設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與MES/ERP系統(tǒng)割裂，無(wú)法支撐生產(chǎn)排程動(dòng)態(tài)優(yōu)化。
為了推動(dòng)相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，提高監(jiān)測(cè)的及時(shí)性、準(zhǔn)確度、自動(dòng)化和智能化水平，給工業(yè)設(shè)備健康維護(hù)提供更好的支持，經(jīng)過(guò)多方試驗(yàn)，我公司研發(fā)推出了這款新型的 “工業(yè)設(shè)備故障智能預(yù)警與診斷分析系統(tǒng)”。
系統(tǒng)組成：軟硬兼施，全面監(jiān)測(cè)
由于單一物理場(chǎng)的分析無(wú)法準(zhǔn)確捕捉早期故障特征，如：電機(jī)、泵機(jī)等旋轉(zhuǎn)設(shè)備在過(guò)載、軸承磨損或機(jī)械失衡前，會(huì)伴隨多個(gè)早期故障特征，而單一的要素監(jiān)測(cè)有可能恰好錯(cuò)過(guò)，從而因預(yù)警不及時(shí)導(dǎo)致異常未能及時(shí)處理引發(fā)設(shè)備停機(jī)甚至傳動(dòng)系統(tǒng)損毀；化工廠蒸汽管道局部溫度驟升有可能預(yù)示保溫層破損等。
為了更有效的監(jiān)測(cè)工業(yè)設(shè)備早期故障特征， 山東仁科工業(yè)設(shè)備故障智能預(yù)警與診斷分析系統(tǒng)采用了多物理場(chǎng)耦合效應(yīng)，利用溫振、溫濕度、噪聲、氣體變送器等硬件設(shè)備感知機(jī)器三軸振動(dòng)、機(jī)器溫度、機(jī)器異響以及環(huán)境溫濕度和設(shè)備所處環(huán)境氣體濃度等參數(shù)，再將感知到的參數(shù)上傳至工業(yè)設(shè)備故障智能預(yù)警與診斷分析平臺(tái)，通過(guò)交叉驗(yàn)證、獨(dú)立樣本測(cè)試等方法對(duì)預(yù)警模型進(jìn)行訓(xùn)練，使之具有準(zhǔn)確性和泛化能力，能夠更好地適應(yīng)國(guó)內(nèi)工廠的運(yùn)營(yíng)模式，降低企業(yè)成本。
平臺(tái)可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)、專家知識(shí)和故障案例，構(gòu)建行業(yè)級(jí)設(shè)備故障知識(shí)圖譜，對(duì)原始傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、濾波和特征提取等預(yù)處理后，為多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行濃度梯度時(shí)空演化分析/場(chǎng)分布異常模式識(shí)別；利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，捕捉長(zhǎng)期依賴關(guān)系，提升模型訓(xùn)練效率，實(shí)現(xiàn)測(cè)評(píng)工業(yè)設(shè)備健康狀態(tài)、故障自動(dòng)預(yù)警、診斷分析根因、自動(dòng)觸發(fā)修復(fù)動(dòng)作；還可以3D建模出工業(yè)設(shè)備健康狀態(tài)的全景視圖，與工業(yè)生產(chǎn)中的生產(chǎn)管理、設(shè)備控制、能源管理等系統(tǒng)進(jìn)行深度集成和協(xié)同工作，自動(dòng)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)鏡像實(shí)現(xiàn)故障模擬與預(yù)案推演，從而優(yōu)化應(yīng)急預(yù)案，為生產(chǎn)排程動(dòng)態(tài)決策提供支持，形成“感知-診斷-決策-優(yōu)化”的閉環(huán)鏈路。
系統(tǒng)創(chuàng)新：精益求精，解決痛點(diǎn)
① 尋常基于規(guī)則庫(kù)的系統(tǒng)僅能識(shí)別已知故障模式，60%以上維修僅解決表象問(wèn)題，而山東仁科工業(yè)設(shè)備故障智能預(yù)警與診斷分析系統(tǒng)融入deepseek，擁有故障根因溯源能力，構(gòu)建了行業(yè)級(jí)設(shè)備故障知識(shí)圖譜（覆蓋3000+故障模式），與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合，大幅提升了新型故障診斷準(zhǔn)確率，可幫助用戶解決各種問(wèn)題。
② 平臺(tái)可利用信號(hào)處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)模型、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Attention機(jī)制等實(shí)現(xiàn)測(cè)評(píng)工業(yè)設(shè)備健康狀態(tài)、故障自動(dòng)預(yù)警、診斷分析根因。
③ 平臺(tái)采用AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）賦予設(shè)備自主感知、分析、決策的能力，自動(dòng)觸發(fā)修復(fù)動(dòng)作，調(diào)整控制參數(shù)（如自動(dòng)關(guān)閉閥門并啟動(dòng)備用泵、降低負(fù)載、切換冗余模塊等），實(shí)現(xiàn)從“人工運(yùn)維”到“智能自治”的跨越。
④ 平臺(tái)具備動(dòng)態(tài)閾值預(yù)警功能，可根據(jù)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和環(huán)境條件自適應(yīng)調(diào)整預(yù)警閾值，避免固定閾值導(dǎo)致的誤報(bào)或漏報(bào)，且支持自定義報(bào)警規(guī)則，明確報(bào)警內(nèi)容和優(yōu)先級(jí)，提升預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。
⑤ 采用加密算法，確保數(shù)據(jù)在采集、傳輸、存儲(chǔ)和使用過(guò)程中的安全性和完整性，防止數(shù)據(jù)泄露和被惡意利用，滿足工業(yè)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)安全的要求。
⑥ 利用CAD、BIM或三維掃描技術(shù)進(jìn)行3D建模，直觀展示設(shè)備結(jié)構(gòu)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)鏡像，實(shí)現(xiàn)故障模擬與預(yù)案推演（如結(jié)合流體動(dòng)力學(xué)模型模擬氣體泄漏的擴(kuò)散路徑和范圍），基于模擬結(jié)果，測(cè)試不同應(yīng)急策略（如停機(jī)檢修、負(fù)載調(diào)整）的有效性，優(yōu)化應(yīng)急預(yù)案。
⑦ 除此之外，山東仁科在保障質(zhì)量的前提下，也為硬件設(shè)備外觀、功能、實(shí)用性等方面做出了多種設(shè)計(jì)，如：溫度振動(dòng)變送器頻率響應(yīng)范圍達(dá)到了10-12000Hz，采用高靈敏度壓電加速度傳感器，經(jīng)山東省計(jì)量院測(cè)試精度誤差＜1%；氣體濃度檢測(cè)儀設(shè)計(jì)了專用 防爆殼體，通過(guò)了國(guó)家電氣安全質(zhì)量檢驗(yàn)檢測(cè)中心的防爆認(rèn)證等。同時(shí)，還申請(qǐng)了多個(gè)專利，以便為用戶提供更為精細(xì)和個(gè)性化的預(yù)警服務(wù)。
應(yīng)用廣泛，覆蓋千園萬(wàn)廠
隨著系統(tǒng)的推出，運(yùn)維市場(chǎng)迅速打開，迄今為止，工業(yè)設(shè)備故障智能預(yù)警與診斷分析系統(tǒng)已應(yīng)用至全國(guó)絕大多數(shù)省份，特別是在工業(yè)園區(qū)工業(yè)基地集中的區(qū)域有更加廣泛的應(yīng)用，完成了從理論模型到實(shí)際應(yīng)用的轉(zhuǎn)化，取得了顯著的成果。
精工制造，誠(chéng)信之選
我公司作為一家高新技術(shù)企業(yè)，憑借過(guò)硬實(shí)力獲得了業(yè)內(nèi)專業(yè)人士和用戶的認(rèn)可。近年來(lái)，我公司還非常重視核心技術(shù)研發(fā)投入，聯(lián)合知名芯片制造商開發(fā)了適應(yīng)傳感器領(lǐng)域特點(diǎn)的可編程專有芯片，截至年初山東仁科產(chǎn)品中使用的專有芯片數(shù)量已上超百萬(wàn)片，專有芯片的使用既有利于提高產(chǎn)品測(cè)量精度和可靠性，也有效避免了低端仿制者的抄襲。
我公司還擁有強(qiáng)大研發(fā)生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)、自主傳感器研究院、多條自動(dòng)化生產(chǎn)線，軟硬件均自研自產(chǎn)，能夠按照客戶需求提供全套解決方案，包括但不限于智慧農(nóng)業(yè)、動(dòng)力環(huán)境監(jiān)控、水文地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)、冷鏈溫濕度監(jiān)測(cè)、噪聲揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)、油煙檢測(cè)、水質(zhì)監(jiān)測(cè)、氣體監(jiān)測(cè)、智慧城市。
未來(lái)，伴隨邊緣計(jì)算、5G和混合智能技術(shù)的發(fā)展，山東仁科工業(yè)設(shè)備故障智能預(yù)警與診斷分析系統(tǒng)也會(huì)緊跟步伐，不斷創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)質(zhì)的跨越，成為工業(yè)智能化升級(jí)的核心支撐。
