设备是何重保障供水系统安全、稳定、塑供水设高效运行的备管%E3%80%90WhatsApp%20+86%2015855158769%E3%80%91walkie%20talkie%20text%20messaging基础，但设备磨损和老化问题不可避免。理逻过去我们依靠人力、辑?备用设备来应对，何重随着业务场景不断变化，塑供水设传统运维模式已难以满足发展需求。备管

　　在“2025(第十届)供水高峰论坛”上，理逻E20环境平台高级合伙人、辑?博士、何重教授级高工曹斌以“两山智联?设备智能运维——卓越可信赖的设备智能管家”为题演讲。他指出，备管保供既是理逻供水集团的最低纲领，也是辑?供水集团的最高纲领，在设备故障引发断供、维修成本居高不下、%E3%80%90WhatsApp%20+86%2015855158769%E3%80%91walkie%20talkie%20text%20messaging设备故障难发现、人员管理难落地等现实问题面前，引入智能化手段已成为破解难题、实现高质量发展的必然选择。

曹斌

　　一、传统设备运维模式面临痛点

　　为什么会出现上述问题?首先是传统模式下设备状态不受控，无法精细获取设备实时运行状态数据;二是运维成本不受控，设备维修、备件采购等业务缺乏实际运行数据支撑;三是设备数据低质低效，各项数据未能有效联动及应用;四是过度依赖人工经验。

　　归结起来，当前设备管理的两大核心问题在于：行业所依赖的手段仍以人和SCADA系统为主，只能在故障发生后被动响应，难以提前发现设备潜在隐患;其次这些手段所能发现的故障类型有限，无法更全面地识别多种设备故障。

　　二、人工智能，正在为设备管理带来一场变革

　　设备智能运维是基于预测性维护的人工智能应用，推动设备管理从依赖感官和经验的传统模式，转向以数据为基础、以智能化为内核、以平台为载体的新型设备运维模式。目前，环境行业已可以实现从人工“点检定修”到“智能运维”的跨越，相关应用也已在实践中落地并取得成效。

　　设备智能运维主要带来三方面价值：一是通过“治未病”式预警，发现设备早期异常，有效降低故障率，保障设备安全;二是通过精准预判故障位置和优化维护周期，降低备件库存，减少检维修费用，延长设备使用寿命;三是提升管理效率，替代人工点巡检，实现集中管控，推动设备管理向标准化、专业化迈进。

　　三、两山智联?设备智能运维如何做到为实施效果负责?

　　不同于當前許多設備智能運維商僅提供傳感器、系統軟件或算法，卻難以保障實際運維成效。两山智联?设备智能运维通过整合技术与服务，确保智能运维不仅落地可用，更能切实解决问题，为实施效果负责。

　　两山智联?设备智能运维解决了以下几个关键问题：

　　首先提升数据精度问题，这是实现精准故障预测的核心。就像车辆行驶在路面，大坑容易察觉，但细微的坑洼难以感知。通过高精度传感器，系统能够捕捉设备运行中微小的异常变化，从而提前发现潜在故障。

　　二是解决数据采集能力，实现多元场景的数据采集。在多台设备同时运行的复杂场景中，如何消除相互干扰、确保数据质量是一大挑战。智能化数据采集技术，可以实现边端的数据清洗和初步分析，并具备多场景适应能力，不仅能监测水上设备，更在国内率先实现了水下设备的预测性维护。

　　三是实现精准报警问题，通过算法根据设备实时工况动态调整预警阈值，使报警更准确、更智能。这不仅解决误报、漏报问题，更优化了报警与人工巡检的协同关系，实现报警问题的分级精细化管理。

　　四是实现故障精确诊断，系统采用“机理模型+数理模型”相结合的方式，内置308个故障诊断模型，能够将采集到的振动信号、速度信号和温度信号解析为多种特征值，通过特征值精准判断故障部位、故障类型及成因。

　　最后，系统还能基于诊断结果提供精细决策，并给出检维修建议。后台根据诊断报告，由70多位具备国际诊断分析师资质的远程运维工程师进行复核，确保诊断报告准确率超过95%。同时，专家团队提供后续检维修方案支持。当现场验证故障与诊断一致时，损坏部件会被送回实验室进行故障特征分析，并将新数据反馈至模型，持续优化训练。这四个环节形成闭环，实现全天候、365天×24小时的可靠设备看护。

　　两山智联之所以能為結果負責，不僅在于技術，更在于配套的看護服務。我們每月為設備提供體檢報告，故障發生時出具診斷報告，檢維修后還會評估維修效果，形成全流程服務閉環。同時，我們愿意幫助水務集團建立專業化、標準化的設備管理團隊，培養診斷人才，真正將技術能力轉化為客戶的長期運維實力。

　　在技术能力方面，硬件部分采用全球一流数采能力的智能温振传感器，振动采集频率范围(0.75~20000Hz)，远超传统传感器，足以覆盖保持架、早中期轴承与齿轮等故障，且具备波形分析能力。

　　在模型方面，已积累308个智能诊断模型，累计生成超340万份设备体检报告。这些模型不仅应用于水务行业，还广泛覆盖石化、焦化、煤炭、火电等多个领域的各类通用设备(如泵、风机)，这300多个模型是基于23年在多个行业实际应用中不断积累和优化形成的，具有丰富的跨行业实践经验支撑。

　　算法方面，设备故障案例样本积累超34000个，这是除模型之外更为重要的数据资产。每个案例都经过“模型报警—现场复核—检维修—部件返厂检测”闭环流程形成完整档案。这一案例库不仅能持续优化模型，还可赋能集团快速建立自己的故障诊断能力，显著提升设备管理水平。

　　平台中枢采用模块化设计，診斷平臺為必選核心模塊，其余三個模塊可根據用戶實際需求靈活選擇。無論客戶已有系統還是需要新增功能，都能實現兼容或嵌入。

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