定期检修变成过度检修
固定周期拆检，未坏的先拆、已坏的漏检，备件与工时两头浪费。
产品方案 02 / 08
设备状态监控（工业/机电）
电机、水泵、空压机状态采集，振动 + 温度 + 时长，走向预测性维护
方案概述
水泵、空压机、电机等机电设备状态监测，采集运行参数，AI识别早期故障特征，实现预测性维护，降低设备故障维修成本。
泵房与给排水空压站通风与除尘风机冷却塔与公用工程机加工车间主设备
解决的现场问题
辅助设备无人值守
水泵房、空压站、配电间通常无固定值守，异常往往到报警才被发现。
故障特征无法积累
缺少连续的振动与温度数据，无法把故障模式和检修动作对应起来。
传统方案 VS 智源云盾 AIoT
传统方案智源云盾 AIoT
告警方式固定阈值告警：越限才报，缓慢劣化看不见；一次故障刷屏几十条无效告警，真正风险被淹没。AI 时序异常识别：学习每台设备自身运行基线，识别缓慢漂移与隐性异常。误报率降低 80%，告警分级推送给对的人。
通知与闭环电话/群里喊：告警发到群里，谁处理、处理没处理全靠追问。夜间告警被淹没，第二天才发现。企微/短信分级推送 + 工单自动流转：按紧急程度分级分人推送，超时未确认自动升级。告警 → 工单 → 处理 → 归档全程留痕。
接入改造改造需停工、成本高：新建监测系统需重新布线、更换设备、产线停工配合，项目周期长、影响生产。复用现有传感器，插电即上线：兼容市面 95% DTU/传感器，MQTT/Modbus 标准协议接入。不改造产线，30 分钟完成数据对接。
数据价值只看实时值，无历史趋势：巡检抄表只记录瞬时值，看不到变化趋势，无法回溯故障演变过程。时序数据库 + 历史回放：海量点值长期存储，任意时段历史曲线回放，配合工单记录还原故障全貌，持续优化运维策略。
核心功能
多类型机电设备统一纳管
电机、水泵、风机、空压机按设备类型建立监测模板与基线。
振动与温度联合分析
同步观察振动烈度与温升，两者同向恶化时提升告警等级。
运行时长与启停统计
记录累计运行时长、启停频次，识别频繁启停与空载运行。
早期故障特征识别
基于历史曲线学习正常特征，对偏离趋势给出劣化提醒。
维护建议留痕
劣化提醒转工单，检修结果回写设备档案，形成一机一档。
采集数据与告警口径
采集参数
- 振动烈度
- 轴承 / 机壳温度
- 运行状态与启停次数
- 累计运行时长
- 电流与压力（按现场信号）
告警类型
- 振动趋势上升
- 温升异常
- 频繁启停
- 长时间空载
- 设备离线
- 劣化提醒
告警推送至 Web 后台、企业微信，短信为可选增值项；同类告警自动合并降噪。
接入方式与计费口径
- 接入与部署
- 优先复用现场已有变送器信号；无信号的加装免布线无线振动温度传感器，电池供电，不改动控制柜。
- 计费口径
- 按设备台数订阅，含传感器选型建议与点位配置服务。
常见问题
预测性维护能提前多久发现故障？
取决于故障类型。轴承磨损、不对中、润滑不良这类渐变故障通常有可观察的劣化趋势，能提前给出提醒；突发断裂类故障无法预判，因此系统仍需与常规巡检配合使用。
无线传感器可靠吗？
采用工业级低功耗无线方案，电池周期按上报频率评估并在选型阶段说明，平台同时监控传感器电量与信号强度，低电量单独提醒，不会出现无人管理的哑点。