在環(huán)保產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)壯大，加速向綠色化、數(shù)智化轉(zhuǎn)型的當(dāng)下，設(shè)備運(yùn)維的革新成為行業(yè)邁向高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵一環(huán)。8月28日，E20環(huán)境平臺(tái)高級(jí)合伙人、博士、教授級(jí)高工曹斌在“2025上海水業(yè)熱點(diǎn)論壇”上介紹了兩山智聯(lián)設(shè)備智能運(yùn)維——卓越可信賴的設(shè)備智能管家。

曹斌

01.設(shè)備智能運(yùn)維是廠網(wǎng)協(xié)同的“必選項(xiàng)”

廠網(wǎng)一體不是“廠站+管網(wǎng)”的簡單疊加，而是“管網(wǎng)收集-廠站處理-尾水排放”的動(dòng)態(tài)協(xié)同系統(tǒng)。其中，設(shè)備在中間扮演著非常重要的角色，它是保證管網(wǎng)高效穩(wěn)定運(yùn)行的重要前提和基礎(chǔ)。

而設(shè)備智能運(yùn)維是廠網(wǎng)協(xié)同的“必選項(xiàng)”。首先，“廠網(wǎng)一體、數(shù)智引領(lǐng)”的行業(yè)導(dǎo)向，要求設(shè)備運(yùn)維從“單點(diǎn)保障”轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)協(xié)同保障”。其次，國家政策性資金傾向 “智慧化改造項(xiàng)目”，傳統(tǒng)運(yùn)維模式難以獲得政策支持。

曹斌指出，在廠網(wǎng)一體運(yùn)營管理中，當(dāng)下正面臨著效率、成本、風(fēng)險(xiǎn)三大突出痛點(diǎn)。

效率層面，“人海戰(zhàn)術(shù)”愈發(fā)難以為繼。管網(wǎng)設(shè)備分布范圍廣達(dá)公里級(jí)，廠站設(shè)備又十分密集，有數(shù)百臺(tái)套之多，水下設(shè)備故障更是不易察覺。人工巡檢覆蓋范圍有限，致使故障發(fā)現(xiàn)平均要滯后12小時(shí)以上，嚴(yán)重影響設(shè)備的及時(shí)維護(hù)與正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

成本方面，“被動(dòng)維修”導(dǎo)致成本失控。管網(wǎng)泵機(jī)若突發(fā)故障，會(huì)造成廠站停機(jī)，單次搶修就得耗費(fèi)高額成本;而且廠站曝氣系統(tǒng)長期低效運(yùn)行，傳統(tǒng)運(yùn)維方式難以察覺這一問題，每年由此產(chǎn)生的能耗浪費(fèi)超過20%，給企業(yè)帶來不小的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。

風(fēng)險(xiǎn)上，存在“系統(tǒng)失穩(wěn)”連鎖傳導(dǎo)的隱患。廠網(wǎng)一體運(yùn)營要求設(shè)備運(yùn)維能匹配“流量-水質(zhì)-負(fù)荷”的實(shí)時(shí)波動(dòng)，像雨季管網(wǎng)溢流時(shí)，廠站就需要快速調(diào)整設(shè)備參數(shù)。但傳統(tǒng)的“事后維修”模式，根本無法支撐系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)平衡，難以滿足污水提質(zhì)增效對(duì)長效運(yùn)維的需求。

02.人工智能，正在為設(shè)備管理帶來一場深刻變革

為什么會(huì)出現(xiàn)以上痛點(diǎn)?這與傳統(tǒng)的設(shè)備運(yùn)維模式有關(guān)。

傳統(tǒng)設(shè)備運(yùn)維模式依賴人工經(jīng)驗(yàn)開展巡檢，即便經(jīng)驗(yàn)豐富的老師傅，往往要到故障已經(jīng)十分嚴(yán)重時(shí)，才能憑借經(jīng)驗(yàn)察覺設(shè)備哪里出了問題。以往，我們用于發(fā)現(xiàn)故障的技術(shù)手段，多為測量溫度、聆聽聲音等，但這類手段能檢測出的設(shè)備故障類型極為有限。例如，僅通過測溫度，通常只能發(fā)現(xiàn)軸承方面的故障，可若采用測振動(dòng)的方式，就能檢測出更多不同類型的設(shè)備故障。隨著技術(shù)，特別是人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，設(shè)備管理模式也正隨之發(fā)生轉(zhuǎn)變。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)，推動(dòng)設(shè)備維護(hù)模式從事后維修，逐步向預(yù)防性維修、預(yù)測性維護(hù)演進(jìn)。

預(yù)防性維護(hù)的核心機(jī)理源于磨損學(xué)，這一理念早在20世紀(jì)50年代就由蘇聯(lián)提出，如今在行業(yè)內(nèi)仍被廣泛應(yīng)用。其原理是依據(jù)設(shè)備中軸承的旋轉(zhuǎn)磨損程度，來判定檢修時(shí)間。然而，在推進(jìn)設(shè)備精細(xì)化管理的當(dāng)下，這種模式容易引發(fā)設(shè)備“欠修”或“過修”的問題——不管設(shè)備實(shí)際狀況如何，只要到了預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)，就必須進(jìn)行檢修。

預(yù)測性維護(hù)則不同，它借助特定方法，能夠預(yù)判設(shè)備未來可能出現(xiàn)的故障類型，進(jìn)而提前將故障隱患消除，防患于未然。它一種更加高效的設(shè)備維護(hù)模式，通過多元數(shù)據(jù)的綜合分析，涵蓋數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)分析、狀態(tài)預(yù)測、故障診斷和維修決策，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的全方位判斷。

因此，人工智能，正在為設(shè)備管理帶來一場深刻變革，推動(dòng)設(shè)備管理方式從“點(diǎn)檢定修”向“智能運(yùn)維”加速轉(zhuǎn)型。

然而，要想推動(dòng)設(shè)備運(yùn)維方式變革，必須先解決以下問題。

第一，解決數(shù)據(jù)精度：它決定了預(yù)測的能力。預(yù)測性維護(hù)是設(shè)備智能運(yùn)維的核心技術(shù)，其核心價(jià)值在于預(yù)測能力，而數(shù)據(jù)精度是預(yù)測能力的基礎(chǔ)——缺乏足夠精度的數(shù)據(jù)，預(yù)測結(jié)果難以令人信服，因此首要需保障預(yù)測能力。過去傳統(tǒng)的手持溫振傳感器，難以發(fā)現(xiàn)設(shè)備早期故障，根本談不上預(yù)測;若僅能發(fā)現(xiàn)中晚期故障，也只能確認(rèn) “即將發(fā)生故障”，同樣無法實(shí)現(xiàn)真正的預(yù)測。

第二，解決數(shù)采能力：多元場景的數(shù)據(jù)采集。首先需實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效采集，以行業(yè)典型的水下設(shè)備為例：傳統(tǒng)人工點(diǎn)檢定修模式下，水下設(shè)備狀態(tài)難以直接觀察，僅能通過“運(yùn)行”或“停機(jī)”這類單一信號(hào)判斷狀態(tài)。因此，針對(duì)水下設(shè)備這類特殊場景，必須確保數(shù)據(jù)能保質(zhì)保量采集，這是亟待解決的關(guān)鍵問題。

第三，解決精準(zhǔn)報(bào)警：多維融合自適應(yīng)預(yù)警。預(yù)測故障與設(shè)備劣化趨勢，離不開精準(zhǔn)的報(bào)警支撐。傳統(tǒng)報(bào)警多基于人工經(jīng)驗(yàn)或標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定固定閾值，僅在數(shù)據(jù)高于或低于閾值時(shí)觸發(fā)，局限性明顯。而借助算法加持，可依據(jù)設(shè)備運(yùn)行的不同歷史階段，自適應(yīng)調(diào)整報(bào)警狀態(tài)，從而提升設(shè)備管理中報(bào)警的有效性與效率。

第四，解決精確診斷：智能故障預(yù)測與問診。這也是設(shè)備管理中大家最關(guān)心的核心問題——需精準(zhǔn)判斷設(shè)備故障的具體位置，以及引發(fā)故障的原因。其實(shí)現(xiàn)邏輯，本質(zhì)是依托磨損學(xué)機(jī)理模型、專家診斷數(shù)理模型，結(jié)合不斷積累的設(shè)備運(yùn)維知識(shí)，逐步構(gòu)建并完善診斷模型，最終達(dá)成精確診斷的目標(biāo)。

第五，解決精細(xì)決策：專家把脈，讓設(shè)備運(yùn)維更高效。核心是明確“是否維修、如何維修”——具體是保養(yǎng)、小修還是大修，維修部位在哪，需準(zhǔn)備哪些備品備件，這些信息需精準(zhǔn)同步給廠側(cè)檢維修負(fù)責(zé)人，甚至集團(tuán)運(yùn)營側(cè)人員。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，需依托“算法引擎智能報(bào)警、設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)維中心、專家診斷、案例實(shí)驗(yàn)室”四合一模式，以此保障決策優(yōu)化，確保給出的運(yùn)維建議準(zhǔn)確、到位。

03.兩山智聯(lián)設(shè)備智能運(yùn)維：以全棧式服務(wù)，賦能環(huán)保行業(yè)設(shè)備管理升級(jí)

兩山智聯(lián)設(shè)備智能運(yùn)維可以通過“技術(shù)+服務(wù)+咨詢”一站式服務(wù)助力客戶實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能運(yùn)維。

技術(shù)層面，依托“硬件+平臺(tái)系統(tǒng)+算法”的組合，涵蓋智能采集技術(shù)、數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)、智能模型與應(yīng)用，以及售后服務(wù)體系與培訓(xùn)等，為設(shè)備智能運(yùn)維筑牢技術(shù)根基。

編輯：趙凡