2025年是中國科創(chuàng)新元年，工業(yè)4.0浪潮奔涌流淌，聚焦細分市場，設備運維正經歷從“被動響應”到“主動預見”的深刻變革。傳統(tǒng)運維模式囿于數據孤島、經驗依賴與響應滯后，難以應對復雜工業(yè)場景的挑戰(zhàn)。
山東捷瑞數字科技股份有限公司（以下簡稱“捷瑞數字”）通過“數據驅動+AI決策”重構傳統(tǒng)運維模式，推出設備智能運維平臺（IOMS），給了企業(yè)從“治已病”轉為“防未病”的可能。
數字孿生：構筑設備的“數字鏡像”
數字孿生技術為物理設備創(chuàng)建了虛實結合的“數字分身”。捷瑞數字利用高精度建模與實時數據融合，將設備全要素映射至虛擬空間，形成動態(tài)同步的數字孿生體。
01、全生命周期管理
實現(xiàn)狀態(tài)實時感知與歷史回溯；
02、透明化服務
通過三維可視化大屏直觀掌握設備健康狀態(tài)；
03、協(xié)同決策
與MES、ERP等系統(tǒng)聯(lián)動，優(yōu)化生產調度與能耗。
以向家壩變電站項目為例，變壓器數字孿生體通過多源數據融合，顯著提升了故障預警準確率和運維效率，使靜默的設備能夠“開口說話”。
AI預測：賦予運維“先知之眼”
AI預測性維護是平臺的核心能力之一。
首先，系統(tǒng)會收集歷史數據，并利用LSTM、隨機森林等機器學習模型對這些數據進行分析，以預測設備故障的概率及剩余壽命（RUL）。
其次，捷瑞數字將DeepSeek的時序預測模型（如TimeGPT變體）與IOMS現(xiàn)有算法相結合，針對設備振動、溫度等高頻數據進行訓練，構建混合模型。這種做法不僅提高了故障預測的準確性，還針對特定場景（如軸承失效預測）實現(xiàn)了預測準確率的顯著提升。
同時，利用DeepSeek的小樣本優(yōu)化技術，解決了工業(yè)場景中故障數據稀缺的問題，大幅縮短了模型訓練周期。
最后，系統(tǒng)會自動觸發(fā)預警并推薦相應的維護策略，如更換部件、潤滑保養(yǎng)等，以避免非計劃停機。
知識庫：沉淀運維的“智慧基因”
知識庫的構建與協(xié)同應用，則為運維效率提供了長效保障。平臺通過自然語言處理（NLP）技術解析維修日志、設備手冊等非結構化文本，自動抽取故障特征與解決方案，形成動態(tài)更新的知識圖譜。
知識庫還集成了設備操作手冊、故障代碼庫等資源，結合DeepSeek行業(yè)大模型的自然語言交互能力，一線人員可通過智能問答快速獲取維修指導，實現(xiàn)了企業(yè)經驗的數字化沉淀與跨地域共享。
工業(yè)智能化是一場沒有終點的長征。捷瑞數字設備智能運維平臺正憑借前沿技術重新定義設備管理的邊界。在政策推動與市場需求的雙重驅動下，這一平臺將進一步助力企業(yè)提質增效、構建競爭力。
未來，捷瑞數字將繼續(xù)以“伏鋰碼云平臺”為基座，推動工業(yè)運維從“經驗驅動”邁向“數智驅動”，為全球制造業(yè)的數字化轉型提供堅實助力。
