两山智联®设备智能运维：以“预测性维护”推动设备管理智能升级

6月20日，在“2025上海固废热点论坛”上，E20环境平台高级合伙人、易新智维总经理、博士、教授级高工曹斌以两山智联®设备智能运维为例，阐述了人工智能在设备管理细分场景中的应用。两山智联®设备智能运维作为智能产品，实现了“工业知识+通用智能”的跨界创新。

曹斌

运营为王——设备智能运维正在重新定义运维边界

随着生态文明建设步入深水期，无论从政策导向还是行业内在需求审视，固废领域已从聚焦“达标合规”的发展阶段，进阶至追求绿色化、智能化、精细化、低碳化的更高阶段。这一时代有两大核心关切：一是效率议题，也是“双百跨越”垃圾焚烧标杆行动持续探讨的焦点；二是降本增效诉求，驱动固废行业迎来发展拐点。

透过“双百跨越”垃圾焚烧标杆比选行动中智能化标杆厂的实践，可清晰洞察行业智能化发展轨迹。过去10-20年，企业智能化建设重心主要集中于两大方向：一是工艺调控升级，通过技术优化实现垃圾从“能焚烧”到“焚烧好”的跨越；二是安全防控体系构建，这既是应对邻避效应的必要举措，也是满足排放高标准的核心需求。

固废行业已进入运营为王的时代，设备管理、经营管理、运行管理、垃圾管理、风险管理，这五大要素缺一不可。此时，人工智能提供了极佳技术路径，而设备实则成为环境设施运行管理里的关键命题。在“设备即生产力”的当下，智能设备运维正重新定义运维边界。

传统设备智能运维困局

过去五年间，曹斌走访了众多垃圾焚烧发电厂，并与一线人员深入交流，发现传统设备普遍存在以下困境：

第一，“用不好”。

其一，设备维护过度依赖外部。传统模式下，企业仅关注设备 “能否运转”，而忽视运行效率；部分设备长期低效运行，更有企业将维护完全外包，导致自身对设备状态及智能化管理的把控能力薄弱。

其二，数据无效性问题凸显。在不少项目中，设备仅具备启停两种信号反馈。当监控大屏红灯亮起，意味着设备已停机；而想要获取更多运行参数时，却因设备本身功能局限而无法实现。即便设备具备数据传输能力，将信息实时传入DCS系统，这些数据也往往未能得到有效处理与利用，沦为无效数据堆砌。

第二，“管不了”。

垃圾焚烧电厂内设备种类繁杂，涉及多领域专业知识。在电厂中，带轴承的旋转类设备应用广泛，设备种类可达成百上千种。然而，编制内专业管理人员数量有限，仅凭寥寥数人，如何能有效管理如此庞大的设备体系？

由于缺乏专业管理工具，管理人员只能依靠双腿穿梭现场，凭借个人经验，通过眼看、手摸等传统方式巡检设备。但仅凭这种原始的管理手段，管理深度与广度都极为有限，难以满足现代化电厂设备管理需求 。

第三，“算不清”。

用智能化手段开展设备运维价值核算时，核心痛点在于降本幅度难以精准量化，无法清晰界定单台设备检维修成本，导致维修成本追踪难以形成闭环管控，制约运维价值的精准评估与优化。

第四，“人员少”。

当下，环境基础设施领域对人才的吸引力不足，许多专业人才对行业的认知与认同感较低。年轻群体（尤其是高学历、高水平人才）的行业留存率堪忧，与此同时，经验丰富的老师傅陆续退休，进一步加剧了行业人才的结构性短缺问题。

以上四个方面的问题，都是导致设备管理水平难以进一步提高的重要要素。

根据智能运维分级与应用模型标准，环境领域智能运维水平处于S1-S2阶段。这一阶段的典型特征是：可实现单机设备的本地在线监测，但功能局限于数据采集与状态显示。若要进一步对监测数据进行深度分析，进而完成故障诊断与运维决策，目前环境行业尚未达成该目标。

破局之道：从“划勾打卡”到“设备AI运维专家”

面对上述困境，两山智联®设备智能运维以技术创新开启破局之路。

两山智联®设备智能运维不止于设备监测，能够提供从传感器硬件到云端模型平台及设备健康体检的“全栈式”服务，打通从数据采集到设备运维服务的完整价值链。

推动从“点检定修”到“智能运维”的质变是两山智联®设备智能运维的目标。

两山智联®设备智能运维产品有三个核心特征：第一，全面、实时、深度感知关键设备的运营状态；第二，远程对设备故障进行深度、专业故障诊断；第三，基于智能分析提出科学、合理的检维修方案。

切实达成智能运维应具备的上述三大基本特征，两山智联®设备智能运维产品有五大核心技术： 

第一，智能传感器实现对设备运行状态的全面、实时、高频的数据采集。传感器分为无线与有线两类：地上设备普遍适用无线温振传感器，可同步采集温度与振动信号；配套的采集站负责汇聚传感器数据，经云端传输后，通过算法模型对振动数据进行深度分析。

第二，AIoT平台建立设备“数字孪生体”，定义维护策略和设备属性。两山智联云设备智能运维平台除具备常规设备管理功能外，特别搭载故障管理与知识库两大模块。其中沉淀了海量故障库数据、设备运行经验数据及专家经验数据，构成平台核心价值；其余模块则作为配套功能，支撑数据驱动的分析决策闭环落地。

第三，利用复杂的AI算法、设备故障机理模型、知识图谱等技术，对实时数据进行深度分析。传统设备检维修多采用事后维修或者预防性维护模式，设备智能运维基于精准数据采集，模型会基于300+智能模型、30000+设备故障库数据、专家经验与历史经验，自主完成设备健康分级评价、故障诊断、根因分析、预警推送及检维修决策工作。

第四，23年工业设备故障库沉淀。故障库是设备智能运维的核心数据支撑，若要实现真正意义上的预测性维护，必须依托完善的故障库体系。我们会对各类故障进行深度剖析，不断提升故障库的精准度与完整性。

第五，标准作业流程连同故障分析报告被输入到平台的知识库中形成完整的闭环。当设备体检报告或诊断报告生成后，需将报告内容及故障分析结果同步录入平台知识库，通过这一机制实现运维数据的沉淀与迭代，确保智能运维体系的持续优化。

总的来说，设备智能运维的核心要素可归纳为：以平台（工具）为载体，以专家系统为核心引擎，以标准化体系为基础支撑的三位一体架构。 

让设备管理更简单！两山智联®设备智能运维的四大功能

有了上述五大核心技术，两山智联®设备智能运维能够实现什么功能？ 

第一，“精”。普通传感器振动采集范围约1Hz~2000Hz，而自研传感器可实现0.75Hz~20kHz的宽振频监测。通过对振频的频谱与波形同步分析，能在空间、时间维度及故障类型层面实现精准定位。例如，当生成故障诊断报告时，可明确指出泵的驱动端或非驱动端轴承的具体位置、故障类型及诱因，为精细化报警与精准化反馈提供关键数据支撑。

第二，“多”。以数据驱动为核心，300+AI智能算法、大量的闭环故障案例库、50+国际振动分析专业工程师及大数据分析为工具，通过行业知识与人工智能技术的高效融合，构建多场景、多设备类型、多零部件、多故障类型等算法模型，实现故障的精准研判。

模型精度与数据量直接相关，而当前行业智能运维的核心难点在于设备数据匮乏。为解决这一问题，我们通过学习钢铁、石化、矿山、火电、风电等传统工业领域的设备数据，将其转化为环保行业的诊断数据库。之所以能复用其他行业数据，是因为通用设备（如泵、离心机、电机等）虽运行场景不同，但设备机理一致。

第三，“省”。鉴于环保行业暂无人工智能设备管理的成熟案例，我们通过跨行业大数据统计发现：应用相关产品后，设备维护耗时、备品备件消耗、点检频次及时长、总体运维成本均实现大幅下降，降本增效效果显著。

第四，“共”。作为产品最核心的差异化优势，它以开放系统为依托，通过行业共建、共创、共享模式持续优化。针对环保行业专业特殊设备，需联合构建专属模型；同时，在产品应用过程中，可固化设备管理标准流程，助力企业沉淀设备管理知识资产。

两山智联®设备智能运维在真实场景中的应用实践

曹斌介绍了两山智联®设备智能运维在水务行业两个真实场景中的应用实践。

第一个案例是顺控的北滘水厂，该厂采购并安装一台新高压水泵后，出现异常噪音。厂家排查后声称泵的质量与安装均无问题，但客户仍觉声音异常。于是，易新智维为其开展离线检测，在电机泵体、泵体后方管道支撑架加装传感器。

经分析，锁定三项故障：一是电机驱动端轴承出现中早期磨损（新泵出现此问题较为特殊）；二是泵的叶轮存在轻微气蚀，虽不影响当下使用，但反映出泵在设计环节，安放角、流道可能存在不合理之处；三是管道支撑架刚度不足，引发整体震动异常。

右侧三幅图，呈现的正是 AI 在分析振动波形与图谱时，逐步拆解、解析故障的过程。

另一案例来自中节能国祯合肥市小仓房污水处理厂：针对该厂水上与水下转动类设备，开展预测性维护。

诊断报告出来之后，平台会主动推送报告给用户。以一号离心机为例，报告诊断出设备已出现中早期故障劣化问题。值得强调的是，产品不只是在设备故障发生后预警，而是提前洞察中早期劣化趋势，并指导后续应对策略。

曹斌指出，这背后，其实是设备管理理念的深度变革：传统模式常把“重置”前置（因设备不贵就优先换设备），故障后才考虑维修，最后才做维护保养；我们主张颠倒顺序，以“保养”为核心先手，再按需开展大小修，“重置”仅作为最后选项，且让其在设备全生命周期平稳运行阶段的占比尽可能降低。

该产品可为客户创造多重价值：减少非计划停机、避免设备早期故障恶化、降低维修成本、提高资产利用率、识别低效率设备、延长设备生命周期、提高设备可靠性和可用性等。

选择易新智维，让设备管理更轻松！

改变，从这里开始。

两山智联®设备智能运维产品的商业模式即技术和服务的深度绑定。其构建的体系围绕技术、服务、咨询三大维度全面布局：

技术端整合“硬件+平台系统+算法”，以智能采集、数据平台搭建、智能模型应用为核心，搭配售后培训体系筑牢根基；

服务侧推出“365×24h看护服务”，通过月度体检、状态推送、诊断报告输出及检修后评估，实现设备全时守护；

咨询层聚焦顶层规划与体系建设，覆盖智能运维规划、流程制度创新及人才培养，构建从技术落地到长期运维生态的完整闭环，为行业智能化升级注入新动能。

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编辑： 赵凡