概述

寻求意向单位合作关于基于AI的工业设备智能运维与预测性维护系统

需求详情

当前，钢铁、电力、汽车制造、电子信息等重点行业普遍面临设备运维核心痛点。例如，高价值设备（如高炉、反应釜、发电机组等）因依赖人工点检、数据孤岛、传统维护模式滞后等问题，导致非计划停机损失大（单次达数百万）、安全隐患高、运维成本攀升。而现有平台，例如国外的西门子MindSphere、GE Predix等存在行业定制弱、本地化部署成本高、且在国内生态支持有限问题；而国内的树根互联平台、海尔COSMOPlat等存在跨行业扩展数据建模适配难、跨协议兼容性差等局限，亟需构建多行业适配的智能运维系统。此外，当前基于AI的智能运维系统还面临多项技术挑战，包括数据利用不足，即工业设备产生的多源异构数据（例如振动、温度、声纹等）缺乏有效的融合与实时分析；模型泛化性差，现有模型在跨行业、跨设备场景下的适应性不足，需要依赖人工调整参数；响应延迟高，传统边缘计算无法满足高频数据实时处理的需求，导致预警滞后；此外，知识共享存在壁垒，行业经验与故障案例分散，缺乏结构化的知识库以支持智能决策。而其需求的吻合性在于帮助企业实现设备全生命周期管理，将非计划停机率降低30%以上，提升设备综合效率（OEE）15%，推动制造业从“被动运维”向“主动预测”转型，这符合企业数字化转型与降本增效的需求。