工業設備是企業生產運行的核心引擎，其穩定與效率直接關乎產品質量、生產效益和綜合成本。根據《“人工智能 + 制造” 專項行動實施意見》，推動產線實時監測與預測性維護、提升故障識別準確性，已成為企業數智化轉型的關鍵任務。然而在傳統運維模式下，仍普遍存在預警及時性不足、運維效率有待提升、維護成本居高不下、系統協同性較弱等痛點，長期困擾著企業運維人員。

CET中電技術推出工業設備預測性維護系統，徹底打破傳統運維困局。系統可實現設備狀態的全域可視化監控，對設備異常進行智能預警，并精準預測故障類型，幫助企業實現從 “盲目檢修” 到 “精準預測”、從 “被動搶修” 到 “主動預防”，大幅降低非計劃停機概率、延長設備使用壽命，為工業設備全生命周期健康管理提供強力支撐。

Part 01

專業圖譜，設備狀態一目了然

建立 “駕駛艙 - 設備集群 - 設備信息看板” 多層級的信息圖譜，集中展示設備資產分布、健康度、告警等級、測點數據等，為管理者提供數字化決策依據。并通過專業圖譜分析，將設備振動、溫度、轉速、位移、電磁等抽象參數，轉化為直觀的圖形界面，幫助運維人員掌握集群整體健康狀態。

智能預警，設備異常早識早防

針對穩態、變工況等多種場景，采用基于固定閾值、動態閾值、趨勢預測多種預警算法，精準識別正常工況波動與實際異常狀態，在設備性能退化初期或故障發生前發出告警，解決傳統運維預警不及時、誤報漏報多的痛點，以便運維人員能提前介入排查隱患、制定檢修計劃，有效避免設備故障甚至非計劃停機。

“AI+機理”診斷，故障類型精準預測

基于機理診斷模型和AI診斷模型，對預警信息、歷史數據、實時工況以及設備知識圖譜進行智能分析，精準預測設備故障類型并提供運維建議，準確率＞95%；另外，支持自動生成診斷報告，為后期精準運維提供有力支撐。

本地大模型知識庫，設備健康閉環管理

數據輸入私有知識庫生成智能診斷結果，結合LLM大語言模型與AI問答輸出精準運維建議，支撐科學運維決策；同時診斷案例反向回哺私有知識庫，形成數據驅動-智能診斷-決策輸出-知識迭代的閉環，持續提升設備智能運維水平。

Part 02
核心產品

CET工業設備預測性維護系統已廣泛應用于化學工業、油氣開采、有色金屬冶煉、生產制造等多個領域，幫助企業告別盲目維修，實現精準預測和主動預防，不僅大幅降低非計劃停機概率，提升設備全生命周期管理與生產運營效率，同時夯實智能運維體系建設，助力企業樹立 “數智轉型、安全高效、綠色低碳” 的行業標桿形象。