设备故障智能诊断与预测平台

可解决的业务痛点

能源行业的设备维修长期以来以"故障后维修"为主——设备坏了才修，损失已经产生；或按固定周期"过度维修"，换下来好好的零件造成了浪费。

方案介绍

通过IoT传感器实时采集设备的振动、温度、电流、压力等运行参数，结合AI模型分析设备健康状态，实现了从"被动维修"到"预测性维护"的转变：

• 在设备出现故障前提前预警，预留维修窗口
• 预测设备剩余使用寿命，优化备件采购和维修计划
• 诊断故障根因，辅助维修人员快速处理

核心功能

• 运行数据接入与监测
• 状态分析与风险预警
• 维护建议与闭环管理

方案优势

• 围绕能源电力业务流程组织数据、知识与规则，帮助相关人员在既有工作中使用智能能力。
• 可与数据基础设施和 EVO-MEP 企业级 AI 引擎衔接，支持后续按业务需求持续完善。
• 以可解释的业务结果和流程协同为导向，避免将技术能力停留在孤立工具层面。

面向业务的价值

• 非计划停机时间减少
• 设备使用寿命延长
• 维修成本降低（由"换件维修"变为"精准维修"）