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　　（作者：許新）智能制造時代，對于設備的可靠性要求提高，對于設備維護管理的要求也會隨之提高。對工業企業而言，設備作為企業資產的一部分，是一切生產制造的基礎。因此，設備運營與維護的重要性不言而喻。傳統的設備運維模式存在故障不可預測、運維成本高、管理手段不足、安全生產事故多發等痛點。

　　隨著近年來以物聯網、云計算和大數據等技術為特征的全數字化制造的迅猛發展，一種更加高效的維護模式——預測性維護逐漸成為未來企業的核心需要。設備的健康狀態及運行情況將會得到隨時隨地的實時監測，使檢修變得有據可依，有理可循。在機械工程與智能制造研究領域，機械工程師周曉蘭發明的原創技術成果“基于人工智能算法的設備故障預測診斷系統V1.0”讓機械設備的預測性維護成為可能，為工業設備的維護管理工作提供了可靠的技術支持，避免因發生故障造成較長時間的停產，實現了工業生產效率的大幅度提升。

　　在當前的工業環境中，大型機械設備比如電動機、風機組、液壓泵站等，已經成為現代大規模生產裝置的關鍵設備。這些設備要求長周期連續運行，一旦故障停機可能造成重大經濟損失，甚至導致重大安全事故的發生。對這些機械設備的預測性維護主要依靠在設備上部署一個或多個測點，采集振動、溫度等數據，通過對數據的實時分析和判斷，預測設備異常情況并精準定位設備故障。傳統的設備監控多基于有線傳感器的本地部署解決方案，人員在中控室或者監控大廳監測設備的運行狀態。這些系統不僅體積大、成本高，在部署復雜度、響應速度上都面臨巨大挑戰，不足以實現企業的真正需求。

　　相較于傳統的設備監控系統，“基于人工智能算法的設備故障預測診斷系統V1.0”在應用與操作方面有了多項突破。首先，周曉蘭在技術研發中，使底層邊緣端的設備數據通過無線網絡等傳輸給數據集成層，以此來實現相關數據的收集工作。第二層周曉蘭設計為數據中臺層，會提供PaSS服務，同時，也會進行元數據管理，并支持深度學習引擎。此層是數據存儲的核心，數據庫的性能和穩定性表現會直接影響整體架構的性能。第三層則是數據訪問和分析服務層，提供各種實時數據查詢的API和訪問服務，分析服務方面，也提供相關算法庫。最上層提供面向用戶直接需求的功能模塊，例如設備管理、故障預測、備品備件管理等應用集成功能。此外，相關監控工具一直貫穿整個架構始終。

　　如此設計的優勢在于：在邊緣層，系統通過邊緣計算技術，將算法和算力下沉到邊緣端進行部署。傳感器的數據采集之后，可以直接進行處理和分析，再進行上傳。這樣就實現了設備異常的高速響應，傳感器的超低功耗和超長的工作壽命，在提高10倍以上響應速度的情況下，壽命能夠延長2-3倍。在中間層，周曉蘭為系統提供了一整套的數據庫管理方式，特別是針對典型旋轉機械的算法庫，能夠精準監測設備運行狀態、故障診斷等。而在最頂層的設備管理級的應用當中，由于精準掌握了數據源，目前算法的準確率在測試平臺高達96%—98%。

　　目前，這項技術已經在國內眾多工業企業中得到應用，基于該系統的預測性維護減少了突發故障的發生率，并顯著提升了設備的使用壽命和穩定性，為企業節約了大量的維護成本和潛在的停工損失。除了防止故障發生外，許多企業還根據系統提供的數據和分析結果，實施了更為科學的維護決策，優化維護計劃和資源分配，實現更高效的資源利用和成本控制。在預測性維護場景中，系統可利用數字孿生技術隨時隨地監控設備的虛擬復制品，消除了不便或不必要的工廠車間行程，使用人工智能分析也可能更快地發現異常，從而為客戶提供更好的預測性維護服務。江西某應用企業表示，該系統的應用讓行業采集并留存更高精度、更長周期的數據成為可能。該系統重視數字孿生和人工智能的賦能，大大提升了對工業互聯網底層的基礎設施，無論是硬件還是軟件平臺，數據庫還是算法的性能要求，這也給新一代時間序列數據庫更大的場景應用機會和市場想象空間。

　　作為中國機械工程與智能制造的領軍人物，周曉蘭不僅在技術發明上取得了突破性成就，而且在推動行業創新、培養新一代工程師方面做出了杰出貢獻。在擔任第七屆“機械工業科學技術發明獎”評審委員會主任的過程中，周曉蘭積極推動科技創新，挖掘和表彰那些在機械工業領域做出杰出貢獻的科技成果和個人，以豐富的專業知識和敏銳的行業洞察力，為中國機械制造業的科技進步和人才成長提供了強有力的支持。這不僅激勵了科研人員投身于科技創新之中，也為整個行業樹立了高質量發展的標桿，引導著行業的科技創新方向，促進了機械工業的科技進步和產業升級。通過這些活動，周曉蘭不僅對提升中國機械工業的國際影響力做出了貢獻，也為推動中國從制造大國向制造強國轉變做出了重要貢獻。展望未來，隨著周曉蘭等領軍人物的不懈努力，中國機械工程有望實現更多突破性進展，推動制造業向更智能、更綠色、更高效的方向發展。在全球制造業競爭日益激烈的背景下，中國機械工程的未來布滿希望，預計將在全球科技創新舞臺上扮演越來越重要的角色。