AI预测性维护平台

项目背景

连续生产场景中，关键设备一旦停机，会影响产能、交期和人员调度。传统点检依赖固定周期和维修经验，对隐性劣化、偶发异常和跨设备关联问题响应较慢，需要引入 AI 模型进行异常趋势识别与风险评分。

解决方案

平台接入设备传感器、PLC、MES、点检记录和维修工单数据，构建设备健康画像。通过异常检测、剩余寿命预测、相似故障检索等能力，形成风险预警、原因建议和维修任务闭环。

功能模块

• 设备档案：沉淀设备结构、部件关系、维护历史和运行参数。
• 异常检测：支持单变量阈值、时序模型和多指标联合异常识别。
• 风险看板：按产线、区域、设备等级展示健康状态和预警趋势。
• 维修闭环：预警、派单、处理、复盘、模型反馈形成完整流程。

应用成效

系统帮助现场提前发现设备劣化迹象，减少突发停机带来的生产波动。维护人员可以依据健康评分安排检修窗口，管理层也能通过统一看板掌握设备风险分布。