沈阳建筑大学推出“好技术、好产品”系列推介，搭建技术落地与社会需求之间的精准桥梁，具有推动高校创新成果从“书架”走向“货架”，从“实验线”迈向“生产线”的重要意义。本期摘录沈阳建筑大学机械工程学院：的“好技术、好产品”：面向复杂工业场景的智能运维设备与工业软件。

针对工业企业设备运维中“人工点检依赖度高、故障发现滞后、运维效率低”等突出痛点，为满足设备从安装、运行到报废的全生命周期管理需求，项目以工业设备故障机理模型、统计学算法为核心技术支撑，通过工业互联网实时采集电流、振动、温度等多维度设备运行数据，结合大数据清洗分析与AI深度学习，构建“实时监测-健康评估-故障预判-运维建议”全流程服务体系。

产品体系架构图

产品功能说明

通过在工业设备部署振动、温度、电流、转速等传感器设备，并借助智能数据采集终端，将设备运行数据实时传输至设备智能运维平台。通过平台中实现对设备实时状态监控、智能运维管理，并结合AI算法模型，进一步达成设备故障智能诊断预测、健康状态评估及剩余寿命追踪等核心功能。

1.非计划停机减少50%，运维团队规模缩减30%，单台设备能耗降低18%；

2.硬件使用寿命3-8年，软件支持176天持续稳定监测；

3.适配6大行业，部署周期4-6个月，采购成本比同类低10%-15%。

耐用性：硬件经30+项目验证，核心部件无故障，使用寿命3-8年；软件支持边缘端、云端双部署，兼容多网络传输，可长期稳定支撑设备全生命周期管理。

实用性：聚焦6大行业运维痛点，已落地多行业案例，实现远程诊断、自动化报告生成，人工巡检频次降至每周1次，精准解决故障滞后、运维冗余等问题。

经济性：分层定价适配不同规模企业，硬件一体化设计减少30%-40%采购成本，后期年均综合运营成本比同类产品省25%-30%，投资回报周期缩短3-6个月。

可推广性：无需特殊设备与资质，硬件兼容现有设备，部署模式灵活，推广流程标准化，可快速复制到多行业关键设备运维场景。

高灵活性：支持有线/无线部署，云化与本地化可选，普通版易部署、企业版可定制、云版支持跨区域联动。

软硬件一体化：自主研发传感器、数采网关等硬件，搭配AI算法驱动的软件平台，数据采集-分析-决策全链路打通。

精准预测性：依托大数据与AI模型，实现设备劣化趋势预判、寿命追踪，从“事后修复”转向“事前预防”。

全流程数字化：打通点巡检、保养、维修、备件管理全环节，过程可追溯、数据可分析。

设备现场图

客户痛点：

1.设备故障频发：振动筛、球磨机、皮带机等核心设备依赖人工点检，故障发现滞后；

2.备件管理混乱：缺乏设备健康数据支撑，常常出现库存积压、短缺情况；

3.能耗成本高：选矿设备空载运行多，能耗浪费严重。

解决方案：

以“硬件采集层+软件应用层+AI决策层”为核心架构，深度融合文档中传感器、边缘网关及工业软件产品能力，形成针对振动筛的全维度运维支撑：

现场实施实拍图

振动筛设备状态监测看板

解决客户核心问题：

1.预判设备隐患，压降非计划停机损耗；

2.运维流程智能化升级，提质增效压降人力成本；

3.备件全生命周期智能管控，提升设备周转效能；

4.设备工况动态智能优化，节能降耗强化运行安全。

产品核心硬件已通过辽宁省计量科学研究院校准，具备完整检测报告与实拍佐证材料。技术依托近百种故障机理模型与数十种AI故障模型，形成自主核心技术体系，适配国内工业场景需求，实用性与可靠性经规模化试点充分验证，应用前景广阔。

合作方式：行业渠道合作、专利许可等

联系方式：石怀涛18640452039

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