对于制造业而言，提升竞争力需要以安全稳定、高效智能的生产力为根基。电能作为生产制造的关键要素，其连续作业能力与维护策略息息相关。然而，无论是周期性维护还是基于状态的监测，都需要大量人员的监视，并且无法有效避免设备由于设备劣化导致非计划停机的风险。如今伴随人工智能、机器学习、工业物联网等先进技术的融合发展，基于数据驱动的预测性维护逐渐成为现代工业主流的智能化设备运维方式，帮助企业降低维护工业资产的成本与时间，保障安全生产。

AI+预测性维护解决方案，引领设备运维智能化发展

如何在配电柜潜在故障发生点至功能故障发生点区间找到最佳维护平衡点，是企业应用预测性维护的核心诉求。依托在电力安全领域深厚的技术积淀和丰富的故障诊断经验，上海南象预测性维护解决方案引入了先进AI算法，并根据温度和噪声参数预置诊断知识库，帮助行业用户深挖数据价值实现设备智能运维。

针对大型工业企业加强数据治理、释放数据价值的需求，上海南象预测性维护系统能够通过对历史数据进行大数据建模。采用机器学习算法搭建设备正常运行状态模型，之后将建立的模型接入大型关键机组的实时数据，持续监测设备状态，及时捕捉设备失效的早期迹象，提前介入诊断以采取预防措施。帮助企业智能识别设备状态与外部环境变化实现工况脱敏，降低误报率，提升整体运营效率。

具体而言：

云采集控制器：采用行业领先的德国进口多感红外复合热敏传感器技术，能够进行三轴（轴向/径向水平/径向垂直）高频采样，并监测设备表面温度和噪声参数，其内置的热分析算法支持数据预处理。机身采用精密扁型设计，适合狭小空间安装，可紧贴设备轴向振动源，提升数据识别精准度。

无线人工智能可视化主机：基于温度数据及声纹数据的设备故障预测与诊断系统，配合AI算法模型故障诊断工具，可准确定位设备故障位置，帮助用户诊断设备故障或电气故障。其中，基于温度和声纹原始数据的机理分析两大核心算法，具备实时监测、故障预警、预测性维护等功能，可利用相关性分析、聚类分析等大数据分析算法，找出温度参数和声纹数据的数据规律，提升模型预测准确率。系统内嵌AI机器学习支持设备故障诊断模型自我学习，还能对故障特征值进行自我迭代分析，辅助机理模型诊断。

通过电力环境监控系统的应用，帮助企业完成数据采集、分析、预测与诊断预测性维护，能够有效减少生产设备非计划停机的次数及时间，提高生产效率，并促使企业维修模式升级，降低维修成本，赋能一线运维人员提升巡检效率。