预测性维护系统（PHM）

在制造企业设备数字化运维不断深化的背景下，江苏某铸造设备制造外企委托盈点点科技，开发了一套以“数据采集+智能诊断+远程协同”为核心的设备状态智能监测系统（工业设备故障诊断与健康管理PHM系统），全面提升设备运行的可视性、可靠性与预测性。系统上线后，有效推动企业实现从传统事后维修向预测性维护转型，降低非计划停机风险，增强精益运维能力。

 该企业作为行业内领先的铸造设备制造商，拥有多个生产车间和多套关键设备，包括烧成炉、风机、电机、离心泵等，运行环境复杂、功率高、连续运转时间长。一旦发生故障，将对生产节奏、客户交付和安全稳定造成严重影响。

在传统运维模式下，企业主要依赖人工定期巡检与经验判断，不仅存在漏检风险，也难以及时掌握设备运行状态，常常因故障突发导致停机检修，影响产能稳定。为提升设备全生命周期管理水平，企业亟需建立一套基于物联网和智能分析的监测体系，对关键设备进行实时监测、智能预警和专业诊断。

核心方案亮点

本项目通过部署高精度传感器、无线通信网络与状态监测平台，形成从数据感知、采集、处理、分析、诊断到反馈的闭环管理体系。系统方案设计充分考虑工业现场环境与运行特征，具备以下关键能力：

一、无线智能采集，支持多类信号全覆盖

为实现非侵入式部署，系统采用模块化无线传感设备，在风机、电机、泵体等设备关键部位布设测点，采集以下数据类型：

ü  振动信号：覆盖加速度、速度等多个频率段；

ü  温度信号：监测轴承部位表面温度变化；

ü  工艺相关数据：支持接入已有电压、电流、压力等仪表数据；

ü  运行状态信号：设备启停、负载变化、转速波动等。

ü  无线通信支持多种方式（如以太网、Wi-Fi、4G等），满足现场复杂环境中数据稳定上传需求。

二、分级数据采集策略，精准锁定关键时刻

根据设备运行状态变化及故障演化特征，系统建立了多层级采集机制：

ü  定时采集：常规指标按5分钟至2小时频率采集；

ü  异常加密采集：当监测指标异常波动，系统自动加密采集关键波形数据；

ü  趋势识别机制：对指标异常进行趋势跟踪，识别潜在隐患并标记风险等级；

ü  同步采集机制：在检测异常后，同时触发多个关键测点协同采集，用于后续趋势对比与定位分析。

该策略确保系统在采集密度与存储资源之间取得最佳平衡，并在关键节点保留完整数据证据链。

三、多维可视化平台，助力数据驱动诊断

系统部署于企业内网服务器，搭建了专属的设备状态监测平台，具备以下功能模块：

ü  设备总览：以图表方式展示所有设备的运行状态、健康指数、报警记录；

ü  趋势分析：可对单设备/多测点历史数据进行对比、趋势线叠加、频率成分提取；

ü  波形与频谱分析：支持长波形、频谱、包络、倒谱等多种时频域分析方法，精准识别故障成因；

ü  故障报警管理：支持硬阈值与智能模型双重报警方式，报警信息分级处理，优先推送高风险事件；

ü  诊断支持工具：集成多种特征指标（如轴承故障因子、松动特征系数等），提供图形化异常定位与趋势判断辅助；

ü  统计报表：自动生成运行月报、健康体检报告、报警分布图等，为运维决策提供数据支持；

ü  系统自监控：采集模块状态、电池电量、通信稳定性可视化展示，确保系统持续运行稳定。

四、专家远程诊断与运维协同机制

系统通过公网与远程诊断中心连接，具备以下远程协同能力：

ü  自动将严重报警数据上传云端，触发专家分析响应；

ü  专业诊断团队结合历史趋势与波形分析，识别故障类型、位置与发展趋势；

ü  提供故障分析报告、维修建议与部件寿命预测，指导现场制定科学维保计划；

ü  支持检修后效果评估，闭环验证维修质量。

该能力尤其适用于企业多车间、多地点的集中式设备管理场景，保障远程响应及时、诊断精准。

系统上线后，企业实现了对关键设备运行状态的实时感知和异常趋势的提前识别。设备维修不再依赖突发故障后反应，而是基于趋势判断提前安排，减少了不必要的停机检修与备件更换，运维更具针对性与效率。管理层能够通过平台全面掌握设备健康概况，优化巡检资源分配，同时也显著提升了人员安全性与现场响应能力。项目有效支撑了企业设备数字化管理的目标，推动其在智能制造转型道路上迈出坚实一步。