近日，由山东电子学会组织的“工业设备故障智能预警与诊断分析系统” 科研成果评价会在我公司顺利召开。评价专家委员会听取了我公司汇报，审阅了相关资料，观看了系统演示，经质询和讨论，评价专家一致认为，该项目达到 国内领先水平。
工业设备故障预警与诊断分析系统研制背景
随着工业持续发展，工厂运维面临诸多挑战：
① 设备复杂度提升：现代工业设备集成机械、电气、传感等多系统，传统人工经验难以精准判断复合型故障。
② 生产连续性要求：据国际自动化学会（ISA）统计，非计划停机导致企业年均损失达营收的5%-15%，亟需预测性维护技术。
③ 降本增效压力：工业设备维护成本占企业总运营成本的12%-25%，智能化运维可减少30%以上冗余维护投入。
同时，国家也在高度重视工业智能化发展。工信部出台了一系列政策鼓励企业加大对工业设备故障智能预警与诊断分析系统的研发和应用，国家智能制造专项（2025）明确将设备智能运维列为重点方向推动产学研深度融合，设立专项资金支持相关技术研发和产业化应用，还加强了行业标准制定，以规范市场发展。
虽然科技进步让工业设备故障智能预警与诊断分析技术已经取得了一定进展，但仍存在一些问题和不足之处。
① 数据维度单一：依赖系统采集的阈值报警，仅能反映超限状态，无法捕捉早期故障特征；90%以上企业仍采用单参数独立分析，忽略多物理场耦合效应。
② 响应时效滞后：人工巡检周期长（通常≥24小时），无法实时感知突发异常。传统阈值报警误报率高达15%-30%，导致无效停机频发。
③ 诊断能力不足：基于规则库的专家系统仅能识别已知故障模式，缺乏故障根因溯源能力，60%以上维修仅解决表象问题。
④ 跨系统协同缺失：设备监测数据与MES/ERP系统割裂，无法支撑生产排程动态优化。
为了推动相关技术的进步和发展，提高监测的及时性、准确度、自动化和智能化水平，给工业设备健康维护提供更好的支持，经过多方试验，我公司研发推出了这款新型的 “工业设备故障智能预警与诊断分析系统”。
系统组成：软硬兼施，全面监测
由于单一物理场的分析无法准确捕捉早期故障特征，如：电机、泵机等旋转设备在过载、轴承磨损或机械失衡前，会伴随多个早期故障特征，而单一的要素监测有可能恰好错过，从而因预警不及时导致异常未能及时处理引发设备停机甚至传动系统损毁；化工厂蒸汽管道局部温度骤升有可能预示保温层破损等。
为了更有效的监测工业设备早期故障特征， 山东仁科工业设备故障智能预警与诊断分析系统采用了多物理场耦合效应，利用温振、温湿度、噪声、气体变送器等硬件设备感知机器三轴振动、机器温度、机器异响以及环境温湿度和设备所处环境气体浓度等参数，再将感知到的参数上传至工业设备故障智能预警与诊断分析平台，通过交叉验证、独立样本测试等方法对预警模型进行训练，使之具有准确性和泛化能力，能够更好地适应国内工厂的运营模式，降低企业成本。
平台可根据历史数据、专家知识和故障案例，构建行业级设备故障知识图谱，对原始传感器数据进行去噪、滤波和特征提取等预处理后，为多维度数据进行浓度梯度时空演化分析/场分布异常模式识别；利用深度学习模型对数据进行建模，捕捉长期依赖关系，提升模型训练效率，实现测评工业设备健康状态、故障自动预警、诊断分析根因、自动触发修复动作；还可以3D建模出工业设备健康状态的全景视图，与工业生产中的生产管理、设备控制、能源管理等系统进行深度集成和协同工作，自动与实时数据镜像实现故障模拟与预案推演，从而优化应急预案，为生产排程动态决策提供支持，形成“感知-诊断-决策-优化”的闭环链路。
系统创新：精益求精，解决痛点
① 寻常基于规则库的系统仅能识别已知故障模式，60%以上维修仅解决表象问题，而山东仁科工业设备故障智能预警与诊断分析系统融入deepseek，拥有故障根因溯源能力，构建了行业级设备故障知识图谱（覆盖3000+故障模式），与深度强化学习结合，大幅提升了新型故障诊断准确率，可帮助用户解决各种问题。
② 平台可利用信号处理技术、机器学习、深度学习模型、卷积神经网络、Attention机制等实现测评工业设备健康状态、故障自动预警、诊断分析根因。
③ 平台采用AIoT（人工智能物联网）赋予设备自主感知、分析、决策的能力，自动触发修复动作，调整控制参数（如自动关闭阀门并启动备用泵、降低负载、切换冗余模块等），实现从“人工运维”到“智能自治”的跨越。
④ 平台具备动态阈值预警功能，可根据设备运行状态和环境条件自适应调整预警阈值，避免固定阈值导致的误报或漏报，且支持自定义报警规则，明确报警内容和优先级，提升预警的准确性和可靠性。
⑤ 采用加密算法，确保数据在采集、传输、存储和使用过程中的安全性和完整性，防止数据泄露和被恶意利用，满足工业企业对数据安全的要求。
⑥ 利用CAD、BIM或三维扫描技术进行3D建模，直观展示设备结构与实时数据镜像，实现故障模拟与预案推演（如结合流体动力学模型模拟气体泄漏的扩散路径和范围），基于模拟结果，测试不同应急策略（如停机检修、负载调整）的有效性，优化应急预案。
⑦ 除此之外，山东仁科在保障质量的前提下，也为硬件设备外观、功能、实用性等方面做出了多种设计，如：温度振动变送器频率响应范围达到了10-12000Hz，采用高灵敏度压电加速度传感器，经山东省计量院测试精度误差＜1%；气体浓度检测仪设计了专用 防爆壳体，通过了国家电气安全质量检验检测中心的防爆认证等。同时，还申请了多个专利，以便为用户提供更为精细和个性化的预警服务。
应用广泛，覆盖千园万厂
随着系统的推出，运维市场迅速打开，迄今为止，工业设备故障智能预警与诊断分析系统已应用至全国绝大多数省份，特别是在工业园区工业基地集中的区域有更加广泛的应用，完成了从理论模型到实际应用的转化，取得了显著的成果。
精工制造，诚信之选
我公司作为一家高新技术企业，凭借过硬实力获得了业内专业人士和用户的认可。近年来，我公司还非常重视核心技术研发投入，联合知名芯片制造商开发了适应传感器领域特点的可编程专有芯片，截至年初山东仁科产品中使用的专有芯片数量已上超百万片，专有芯片的使用既有利于提高产品测量精度和可靠性，也有效避免了低端仿制者的抄袭。
我公司还拥有强大研发生产团队、自主传感器研究院、多条自动化生产线，软硬件均自研自产，能够按照客户需求提供全套解决方案，包括但不限于智慧农业、动力环境监控、水文地质灾害监测、冷链温湿度监测、噪声扬尘监测、油烟检测、水质监测、气体监测、智慧城市。
未来，伴随边缘计算、5G和混合智能技术的发展，山东仁科工业设备故障智能预警与诊断分析系统也会紧跟步伐，不断创新，实现质的跨越，成为工业智能化升级的核心支撑。
