中服云 x 某大型机械设备制造厂商｜坐在办公室巡检各地设备

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随着大型机械设备制造业的高速发展，行业面临的竞争日益激烈。如何通过数字化转型突破数据孤岛、优化巡检方式、监控设备状态，提升设备运维效率，并深度挖掘数据价值以实现智能化决策，已成为企业构建核心竞争力的关键。

为此，国内某大型机械设备制造企业携手中服云工业物联网平台团队，通过借助工业物联网平台（IIoT）、人工智能（AI）及大数据分析技术，成功构建覆盖不同空间、不同业务、不同设备的工业物联网平台体系，实现了设备全生命周期的管理，助力预测性维护和远程协同运维效率提升20%。降低运营成本、提高生产效能，为大型设备制造行业的数字化转型树立了新标杆！

“我们的信息化基础虽好，但缺乏实时预警和智能分析能力，老旧系统也制约了我们运维效率。

必须紧跟数字化的潮流！构建新一代的物联网平台，首先从坐在办公室巡检各地设备开始逐步实现数据驱动决策。”

——国内某大型机械设备制造企业数字化负责人

报警机制滞后：依赖“事后通知”，缺乏预测性预警能力

状态监控缺失：无法实时感知设备运行、故障、停机状态及关联报警

历史数据沉睡：缺乏智能分析工具，海量数据未转化为决策依据

扩展性受限：5-10年前的封闭架构难以对接新技术与第三方系统

创新成本高：接口僵化导致业务升级缓慢，无法匹配客户快速发展需求

为解决以上痛点，满足企业高速发展的需求，该大型机械设备制造企业选择携手中服云共同推进数字化转型，重点打造新一代工业物联网平台。

一是对全部在售大型装备的实时运行监控，通过统一接入所有设备数据，构建全局可视化监管体系；

二是建立多维度的智能数据分析处理机制，充分挖掘设备运行数据的潜在价值；

三是采用先进的组态技术和大屏可视化方案，实现智能化巡检功能。

项目的核心目标是通过构建这一集成化平台，彻底改变原有的事后报警模式，建立预测性维护体系，最终实现设备全生命周期管理的数字化转型，全面提升企业运营效率和市场竞争力。

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主要是把用户重点关注的主机设备，以及油液检测、振动检测等辅机设备的实时运行数据、运行状态、连接状态、报警状态等进行一个监控管理。

同时我们也针对设备的不同状态设置不同的报警规则，监控设备在不同工况下的报警情况。

利用频谱/倒谱/瀑布分析、趋势预测、图形法/排序法降噪、BP神经网络分类/回归、k均值分类等数据处理分析算法对设备的低频和高频数据进行处理、分析、训练、预测，把结果通过可视化图表进行展示，让用户自己通过我们的数据的可视化分析图表很直观的看到，他们生产的大型机械装备的运行情况。

使用2/3D组态工具、数字大屏工具、图表监测工具开发的主机设备的3D仿真图和数字中控大屏，帮助客户实现了“坐在办公室巡检各地设备”，大大提高了巡检的效率。

故障误报率降低65%，故障响应时间从平均4小时缩短至30分钟。设备通信成功率提升至99.8%，日均处理数据量超2.3亿条。

设备故障预测准确率92%，辅助客户减少非计划停机时间40%。

工况模拟，巡检效率提升70%，日均巡检次数从人工50次/天降至系统自动巡检5000次/天

跨区域调度效率提升50%.设备异常定位时间缩短60%，实现数据分级管控，权限冲突率为0。

☑ 融合设备健康度评估体系，通过历史数据训练模型，量化设备劣化趋势与健康状态（如健康度评分、剩余寿命预测），并与报警系统智能联动。

☑ 引入AI大模型分析引擎，覆盖设备生产的全链条数据，3年内实现生产“无人干预式智能调控”，综合能效提升15%+。

1、工业物联网平台基本版--SCADA版本

2、工业物联网平台企业版--适合单一的中型企业

3、工业物联网平台集团版--面向大型企业集团下面有多个子公司

4、工业物联网平台数字孪生版--数字孪生平台

5、工业物联网平台设备版--设备全生命周期管理系统

数据采集、过程控制、数据智能分析、数字孪生展示

☑ 主要场景：制造业生产（离散生产现场监控、自动化；流程生产工艺控制、监视；设备监控运维）、运营性设备监控运维（铁路、公路、机场、水利、园区等设备设施孪生监控运维）、远程运维（工程机械、隧道、桥梁、车辆、卫星等设备设施运行、远程监控）

☑ 主要行业：航空航天、水利、石油石化、电力等

许继电气、中信重工、504、试飞院、陕煤、延长石油、中海油、深圳水务等

国家云计算工程中心、国家工业互联网试点示范、工信部工业软件优秀产品、省专精特新、省级服务型制造示范平台、省级智能制造服务机构企业、西安市工程技术研究中心

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如果您也希望——

✅ 实现设备数据互联，打通设备生产、运维、监控多系统壁垒，构建设备一体化分析平台，打破数据孤岛，让决策更高效。

✅ 打造行业领先的工业物联网（IIoT）平台，集成设备监控、AI预测、数字孪生等先进技术，增强企业数据竞争力，树立智能制造新标杆。

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