2025年是中國科創(chuàng)新元年，工業(yè)4.0浪潮奔涌流淌，聚焦細(xì)分市場，設(shè)備運(yùn)維正經(jīng)歷從“被動(dòng)響應(yīng)”到“主動(dòng)預(yù)見”的深刻變革。傳統(tǒng)運(yùn)維模式囿于數(shù)據(jù)孤島、經(jīng)驗(yàn)依賴與響應(yīng)滯后，難以應(yīng)對復(fù)雜工業(yè)場景的挑戰(zhàn)。
山東捷瑞數(shù)字科技股份有限公司（以下簡稱“捷瑞數(shù)字”）通過“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+AI決策”重構(gòu)傳統(tǒng)運(yùn)維模式，推出設(shè)備智能運(yùn)維平臺(tái)（IOMS），給了企業(yè)從“治已病”轉(zhuǎn)為“防未病”的可能。
數(shù)字孿生：構(gòu)筑設(shè)備的“數(shù)字鏡像”
數(shù)字孿生技術(shù)為物理設(shè)備創(chuàng)建了虛實(shí)結(jié)合的“數(shù)字分身”。捷瑞數(shù)字利用高精度建模與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合，將設(shè)備全要素映射至虛擬空間，形成動(dòng)態(tài)同步的數(shù)字孿生體。
01、全生命周期管理
實(shí)現(xiàn)狀態(tài)實(shí)時(shí)感知與歷史回溯；
02、透明化服務(wù)
通過三維可視化大屏直觀掌握設(shè)備健康狀態(tài)；
03、協(xié)同決策
與MES、ERP等系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度與能耗。
以向家壩變電站項(xiàng)目為例，變壓器數(shù)字孿生體通過多源數(shù)據(jù)融合，顯著提升了故障預(yù)警準(zhǔn)確率和運(yùn)維效率，使靜默的設(shè)備能夠“開口說話”。
AI預(yù)測：賦予運(yùn)維“先知之眼”
AI預(yù)測性維護(hù)是平臺(tái)的核心能力之一。
首先，系統(tǒng)會(huì)收集歷史數(shù)據(jù)，并利用LSTM、隨機(jī)森林等機(jī)器學(xué)習(xí)模型對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以預(yù)測設(shè)備故障的概率及剩余壽命（RUL）。
其次，捷瑞數(shù)字將DeepSeek的時(shí)序預(yù)測模型（如TimeGPT變體）與IOMS現(xiàn)有算法相結(jié)合，針對設(shè)備振動(dòng)、溫度等高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建混合模型。這種做法不僅提高了故障預(yù)測的準(zhǔn)確性，還針對特定場景（如軸承失效預(yù)測）實(shí)現(xiàn)了預(yù)測準(zhǔn)確率的顯著提升。
同時(shí)，利用DeepSeek的小樣本優(yōu)化技術(shù)，解決了工業(yè)場景中故障數(shù)據(jù)稀缺的問題，大幅縮短了模型訓(xùn)練周期。
最后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警并推薦相應(yīng)的維護(hù)策略，如更換部件、潤滑保養(yǎng)等，以避免非計(jì)劃停機(jī)。
知識庫：沉淀運(yùn)維的“智慧基因”
知識庫的構(gòu)建與協(xié)同應(yīng)用，則為運(yùn)維效率提供了長效保障。平臺(tái)通過自然語言處理（NLP）技術(shù)解析維修日志、設(shè)備手冊等非結(jié)構(gòu)化文本，自動(dòng)抽取故障特征與解決方案，形成動(dòng)態(tài)更新的知識圖譜。
知識庫還集成了設(shè)備操作手冊、故障代碼庫等資源，結(jié)合DeepSeek行業(yè)大模型的自然語言交互能力，一線人員可通過智能問答快速獲取維修指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)了企業(yè)經(jīng)驗(yàn)的數(shù)字化沉淀與跨地域共享。
工業(yè)智能化是一場沒有終點(diǎn)的長征。捷瑞數(shù)字設(shè)備智能運(yùn)維平臺(tái)正憑借前沿技術(shù)重新定義設(shè)備管理的邊界。在政策推動(dòng)與市場需求的雙重驅(qū)動(dòng)下，這一平臺(tái)將進(jìn)一步助力企業(yè)提質(zhì)增效、構(gòu)建競爭力。
未來，捷瑞數(shù)字將繼續(xù)以“伏鋰碼云平臺(tái)”為基座，推動(dòng)工業(yè)運(yùn)維從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”邁向“數(shù)智驅(qū)動(dòng)”，為全球制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)助力。
