設(shè)備是保障供水系統(tǒng)安全、穩(wěn)定、高效運(yùn)行的基礎(chǔ)，但設(shè)備磨損和老化問(wèn)題不可避免。過(guò)去我們依靠人力、備用設(shè)備來(lái)應(yīng)對(duì)，隨著業(yè)務(wù)場(chǎng)景不斷變化，傳統(tǒng)運(yùn)維模式已難以滿(mǎn)足發(fā)展需求。

　　在“2025(第十屆)供水高峰論壇”上，E20環(huán)境平臺(tái)高級(jí)合伙人、博士、教授級(jí)高工曹斌以“兩山智聯(lián)?設(shè)備智能運(yùn)維——卓越可信賴(lài)的設(shè)備智能管家”為題演講。他指出，保供既是供水集團(tuán)的最低綱領(lǐng)，也是供水集團(tuán)的最高綱領(lǐng)，在設(shè)備故障引發(fā)斷供、維修成本居高不下、設(shè)備故障難發(fā)現(xiàn)、人員管理難落地等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題面前，引入智能化手段已成為破解難題、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。

曹斌

　　一、傳統(tǒng)設(shè)備運(yùn)維模式面臨痛點(diǎn)

　　為什么會(huì)出現(xiàn)上述問(wèn)題?首先是傳統(tǒng)模式下設(shè)備狀態(tài)不受控，無(wú)法精細(xì)獲取設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù);二是運(yùn)維成本不受控，設(shè)備維修、備件采購(gòu)等業(yè)務(wù)缺乏實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)支撐;三是設(shè)備數(shù)據(jù)低質(zhì)低效，各項(xiàng)數(shù)據(jù)未能有效聯(lián)動(dòng)及應(yīng)用;四是過(guò)度依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)。

　　歸結(jié)起來(lái)，當(dāng)前設(shè)備管理的兩大核心問(wèn)題在于：行業(yè)所依賴(lài)的手段仍以人和SCADA系統(tǒng)為主，只能在故障發(fā)生后被動(dòng)響應(yīng)，難以提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備潛在隱患;其次這些手段所能發(fā)現(xiàn)的故障類(lèi)型有限，無(wú)法更全面地識(shí)別多種設(shè)備故障。

　　二、人工智能，正在為設(shè)備管理帶來(lái)一場(chǎng)變革

　　設(shè)備智能運(yùn)維是基于預(yù)測(cè)性維護(hù)的人工智能應(yīng)用，推動(dòng)設(shè)備管理從依賴(lài)感官和經(jīng)驗(yàn)的傳統(tǒng)模式，轉(zhuǎn)向以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以智能化為內(nèi)核、以平臺(tái)為載體的新型設(shè)備運(yùn)維模式。目前，環(huán)境行業(yè)已可以實(shí)現(xiàn)從人工“點(diǎn)檢定修”到“智能運(yùn)維”的跨越，相關(guān)應(yīng)用也已在實(shí)踐中落地并取得成效。

　　設(shè)備智能運(yùn)維主要帶來(lái)三方面價(jià)值：一是通過(guò)“治未病”式預(yù)警，發(fā)現(xiàn)設(shè)備早期異常，有效降低故障率，保障設(shè)備安全;二是通過(guò)精準(zhǔn)預(yù)判故障位置和優(yōu)化維護(hù)周期，降低備件庫(kù)存，減少檢維修費(fèi)用，延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命;三是提升管理效率，替代人工點(diǎn)巡檢，實(shí)現(xiàn)集中管控，推動(dòng)設(shè)備管理向標(biāo)準(zhǔn)化、專(zhuān)業(yè)化邁進(jìn)。

　　三、兩山智聯(lián)?設(shè)備智能運(yùn)維如何做到為實(shí)施效果負(fù)責(zé)?

　　不同于當(dāng)前許多設(shè)備智能運(yùn)維商僅提供傳感器、系統(tǒng)軟件或算法，卻難以保障實(shí)際運(yùn)維成效。兩山智聯(lián)?設(shè)備智能運(yùn)維通過(guò)整合技術(shù)與服務(wù)，確保智能運(yùn)維不僅落地可用，更能切實(shí)解決問(wèn)題，為實(shí)施效果負(fù)責(zé)。

　　兩山智聯(lián)?設(shè)備智能運(yùn)維解決了以下幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：

　　首先提升數(shù)據(jù)精度問(wèn)題，這是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)故障預(yù)測(cè)的核心。就像車(chē)輛行駛在路面，大坑容易察覺(jué)，但細(xì)微的坑洼難以感知。通過(guò)高精度傳感器，系統(tǒng)能夠捕捉設(shè)備運(yùn)行中微小的異常變化，從而提前發(fā)現(xiàn)潛在故障。

　　二是解決數(shù)據(jù)采集能力，實(shí)現(xiàn)多元場(chǎng)景的數(shù)據(jù)采集。在多臺(tái)設(shè)備同時(shí)運(yùn)行的復(fù)雜場(chǎng)景中，如何消除相互干擾、確保數(shù)據(jù)質(zhì)量是一大挑戰(zhàn)。智能化數(shù)據(jù)采集技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)邊端的數(shù)據(jù)清洗和初步分析，并具備多場(chǎng)景適應(yīng)能力，不僅能監(jiān)測(cè)水上設(shè)備，更在國(guó)內(nèi)率先實(shí)現(xiàn)了水下設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)。

　　三是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)報(bào)警問(wèn)題，通過(guò)算法根據(jù)設(shè)備實(shí)時(shí)工況動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)警閾值，使報(bào)警更準(zhǔn)確、更智能。這不僅解決誤報(bào)、漏報(bào)問(wèn)題，更優(yōu)化了報(bào)警與人工巡檢的協(xié)同關(guān)系，實(shí)現(xiàn)報(bào)警問(wèn)題的分級(jí)精細(xì)化管理。

　　四是實(shí)現(xiàn)故障精確診斷，系統(tǒng)采用“機(jī)理模型+數(shù)理模型”相結(jié)合的方式，內(nèi)置308個(gè)故障診斷模型，能夠?qū)⒉杉降恼駝?dòng)信號(hào)、速度信號(hào)和溫度信號(hào)解析為多種特征值，通過(guò)特征值精準(zhǔn)判斷故障部位、故障類(lèi)型及成因。

　　最后，系統(tǒng)還能基于診斷結(jié)果提供精細(xì)決策，并給出檢維修建議。后臺(tái)根據(jù)診斷報(bào)告，由70多位具備國(guó)際診斷分析師資質(zhì)的遠(yuǎn)程運(yùn)維工程師進(jìn)行復(fù)核，確保診斷報(bào)告準(zhǔn)確率超過(guò)95%。同時(shí)，專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)提供后續(xù)檢維修方案支持。當(dāng)現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證故障與診斷一致時(shí)，損壞部件會(huì)被送回實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行故障特征分析，并將新數(shù)據(jù)反饋至模型，持續(xù)優(yōu)化訓(xùn)練。這四個(gè)環(huán)節(jié)形成閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)全天候、365天×24小時(shí)的可靠設(shè)備看護(hù)。

　　兩山智聯(lián)之所以能為結(jié)果負(fù)責(zé)，不僅在于技術(shù)，更在于配套的看護(hù)服務(wù)。我們每月為設(shè)備提供體檢報(bào)告，故障發(fā)生時(shí)出具診斷報(bào)告，檢維修后還會(huì)評(píng)估維修效果，形成全流程服務(wù)閉環(huán)。同時(shí)，我們?cè)敢鈳椭畡?wù)集團(tuán)建立專(zhuān)業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化的設(shè)備管理團(tuán)隊(duì)，培養(yǎng)診斷人才，真正將技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為客戶(hù)的長(zhǎng)期運(yùn)維實(shí)力。

　　在技術(shù)能力方面，硬件部分采用全球一流數(shù)采能力的智能溫振傳感器，振動(dòng)采集頻率范圍(0.75~20000Hz)，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)傳感器，足以覆蓋保持架、早中期軸承與齒輪等故障，且具備波形分析能力。

　　在模型方面，已積累308個(gè)智能診斷模型，累計(jì)生成超340萬(wàn)份設(shè)備體檢報(bào)告。這些模型不僅應(yīng)用于水務(wù)行業(yè)，還廣泛覆蓋石化、焦化、煤炭、火電等多個(gè)領(lǐng)域的各類(lèi)通用設(shè)備(如泵、風(fēng)機(jī))，這300多個(gè)模型是基于23年在多個(gè)行業(yè)實(shí)際應(yīng)用中不斷積累和優(yōu)化形成的，具有豐富的跨行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)支撐。

　　算法方面，設(shè)備故障案例樣本積累超34000個(gè)，這是除模型之外更為重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。每個(gè)案例都經(jīng)過(guò)“模型報(bào)警—現(xiàn)場(chǎng)復(fù)核—檢維修—部件返廠檢測(cè)”閉環(huán)流程形成完整檔案。這一案例庫(kù)不僅能持續(xù)優(yōu)化模型，還可賦能集團(tuán)快速建立自己的故障診斷能力，顯著提升設(shè)備管理水平。

　　平臺(tái)中樞采用模塊化設(shè)計(jì)，診斷平臺(tái)為必選核心模塊，其余三個(gè)模塊可根據(jù)用戶(hù)實(shí)際需求靈活選擇。無(wú)論客戶(hù)已有系統(tǒng)還是需要新增功能，都能實(shí)現(xiàn)兼容或嵌入。

編輯：趙利偉