告别盲目检修！“AI + 机理” 双驱赋能工业设备迈向预测性维护

工业设备是企业生产运行的核心引擎，其稳定与效率直接关乎产品质量、生产效益和综合成本。根据《“人工智能 + 制造” 专项行动实施意见》，推动产线实时监测与预测性维护、提升故障识别准确性，已成为企业数智化转型的关键任务。然而在传统运维模式下，仍普遍存在预警及时性不足、运维效率有待提升、维护成本居高不下、系统协同性较弱等痛点，长期困扰着企业运维人员。

CET中电技术推出工业设备预测性维护系统，彻底打破传统运维困局。系统可实现设备状态的全域可视化监控，对设备异常进行智能预警，并精准预测故障类型，帮助企业实现从 “盲目检修” 到 “精准预测”、从 “被动抢修” 到 “主动预防”，大幅降低非计划停机概率、延长设备使用寿命，为工业设备全生命周期健康管理提供强力支撑。

Part 01

专业图谱，设备状态一目了然

建立 “驾驶舱 - 设备集群 - 设备信息看板” 多层级的信息图谱，集中展示设备资产分布、健康度、告警等级、测点数据等，为管理者提供数字化决策依据。并通过专业图谱分析，将设备振动、温度、转速、位移、电磁等抽象参数，转化为直观的图形界面，帮助运维人员掌握集群整体健康状态。

智能预警，设备异常早识早防

针对稳态、变工况等多种场景，采用基于固定阈值、动态阈值、趋势预测多种预警算法，精准识别正常工况波动与实际异常状态，在设备性能退化初期或故障发生前发出告警，解决传统运维预警不及时、误报漏报多的痛点，以便运维人员能提前介入排查隐患、制定检修计划，有效避免设备故障甚至非计划停机。

“AI+机理”诊断，故障类型精准预测

基于机理诊断模型和AI诊断模型，对预警信息、历史数据、实时工况以及设备知识图谱进行智能分析，精准预测设备故障类型并提供运维建议，准确率＞95%；另外，支持自动生成诊断报告，为后期精准运维提供有力支撑。

本地大模型知识库，设备健康闭环管理

数据输入私有知识库生成智能诊断结果，结合LLM大语言模型与AI问答输出精准运维建议，支撑科学运维决策；同时诊断案例反向回哺私有知识库，形成数据驱动-智能诊断-决策输出-知识迭代的闭环，持续提升设备智能运维水平。

Part 02
核心产品

CET工业设备预测性维护系统已广泛应用于化学工业、油气开采、有色金属冶炼、生产制造等多个领域，帮助企业告别盲目维修，实现精准预测和主动预防，不仅大幅降低非计划停机概率，提升设备全生命周期管理与生产运营效率，同时夯实智能运维体系建设，助力企业树立 “数智转型、安全高效、绿色低碳” 的行业标杆形象。