为何关注：设备运维痛点推动AI革新

传统设备运维模式的痛点早已凸显。首先，人工依赖重、诊断效率低，面对海量设备数据，人工诊断易出错且耗时长；其次，设备预警能力弱，固定周期保养无法适配设备动态状态；另外，设备维护难把控，欠维修易引发安全事故，过度维修则浪费资源；最后，设备数据零散、可追溯性差，设备无法形成健康档案，故障无法溯源。这些痛点问题推动了AI技术的应用革新。
 

怎样实现：两条主流技术路径解析

工信部《智能制造典型场景参考指引（2025）》指出AI在设备故障诊断与预测领域的核心价值，是通过故障快速定位与隐患提前预警，保障生产连续性。本次报告对其提及的“故障知识库+健康管理系统”、“多维度信号分析+迁移学习”两条主流技术路径进行了解析。
 

价值几何：6个跨行业多场景案例展现实施成效

本次报告共展示了6个应用案例，涵盖不同行业和场景，展示了AI技术在设备故障诊断与预测领域的广泛应用。
 

案例1：AI算法赋能饮料生产设备运维革新

某饮料制造商的生产设备运维长期依赖定期巡检和人工判断，故障诊断效率低、易误判且无法对设备进行早期干预。企业通过边缘计算+云平台分析数据，实现提前数天的设备预警故障。
 

案例2：某钢铁企业生产辅助设备AI故障诊断

国内某钢铁企业现场干熄焦设备和行车设备长期面临状态监控不准确、人工点检效率低的问题。企业通过引进在线监测解决方案，采取声振融合技术路径，实现关键部件故障识别准确率的提升。
 

案例3：AI构建反应釜设备健康监测新范式

某制药企业反应釜电机故障频次高且没有有效的预测手段，严重影响药品生产连续性。企业开发了智能诊断方案，通过多传感器融合技术采集电机运行参数，实现对轴承内圈故障、转子不对中、基座松动等故障的精准识别。
 

案例4：AI驱动的汽车生产线精细化运维

某车企焊接机器人、涂装设备、装配生产线上的零件存在异常振动难以监控的问题，已严重影响产线运行。企业开发了设备故障智能诊断系统，通过三轴向温振复合传感器实时监测，使喷涂缺陷率有效降低、设备利用率大幅提升。
 

案例5：AI智能体助力矿用设备运维升级

某矿用电机生产企业面临设备故障处理效率低、维护依赖个人经验等问题。企业利用工业大模型技术，实现设备快速故障诊断、根因分析及维修方案推荐，打通了故障预测、根因分析、维修工单生成、保养执行的完整链条。
 

案例6：基于AI的真空炉设备故障智能诊断

某电气企业真空炉设备长期存在关键组件故障无法提前预判的问题。企业部署了基于振动机理和数学模型的设备诊断与预测性维护系统，实现设备24*7*365全天候在线监控，使得非计划停机时间大幅减少。
 

怎么实施：方法论与阶段步骤拆解

本次报告综合了6个案例的实施方案和过程，总结提炼了AI设备故障诊断与预测的通用性实施步骤，包括设备数据采集与感知层搭建、数据预处理与特征工程、故障诊断与预测模型构建、系统集成与平台部署、实时监测与预警响应、模型迭代与持续优化，为企业部署方案提供参考。
 

AI设备故障诊断与预测的实施步骤
 

e-works希望通过本报告为企业构建AI设备运维能力提供可复用的方法论，实现从被动维修到主动预测的升级，推动企业设备管理水平的全面提升！
 

后续我们还将推出制造业AI应用系列报告，包含AI技术在研发设计、工艺优化、营销服务等环节的应用研究，敬请关注！
 

目 录

一、AI在设备故障诊断与预测场景的应用概况 2

二、AI在设备故障诊断与预测场景的应用案例 5

1、案例1：AI算法赋能饮料生产设备运维革新 4

2、案例2：某钢铁企业生产辅助设备AI故障诊断 5

3、案例3：AI构建反应釜设备健康监测新范式 7

4、案例4：AI驱动的汽车生产线精细化运维 9

5、案例5：A1智能体助力矿用设备运维升级 10

6、案例6：基于AI的真空炉设备故障智能诊断 12

三、AI设备故障诊断与预测的实施步骤 14

四、结语 16
 

【关于e-works Research】

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