在化工厂，设备突然停摆从来不只是维修问题，而是可能引发连锁反应的安全隐患。凌晨三点的紧急抢修、计划外的全线停产、因一枚轴承损坏而导致的整套装置瘫痪……这些场景，对每一个安全生产企业来说都不陌生。

当前，企业转动设备管理面临双重挑战：一方面，设备数量众多、故障风险高，对生产平稳运行构成显著影响，是预防性维护的重中之重；另一方面，除少数关键设备自带在线监测与专业运维外，绝大多数设备（如压缩机、风机、大型机泵等）的状态监测仍依赖人工方式，自动化与预警能力不足。

时至2025年，危化行业智能化建设进入攻坚期，关键转动设备状态监测成为硬性要求。苏州同企人工智能科技深耕工业互联网+安全生产领域，以政策为导向、以技术为核心，打造设备预测性维护管理系统，彻底颠覆传统运维模式，为化工企业筑牢安全防线、降本增效。

政策导向下的破局之道

安全生产行业设备管理长期受困于“三大难题”：人工巡检漏报误报、预防性维护过度拆机、突发故障无预警。传统模式不仅导致非计划停机损失惨重，更让维修成本居高不下。

为积极响应《“工业互联网 + 危化安全生产” 设备完整性管理与预测性维修系统建设应用指南》的相关要求，同企精准对标2025年危化行业数字化建设标准，打造了从数据采集到决策执行的全流程智能化管理系统，助力企业实现从“被动应对”到“主动预判”的根本性转变，真正实现设备管理的可知、可预、可控。

精准感知，构建全生命周期健康管理体系

同企设备预测性维护管理系统以设备状态为核心，通过部署多参数传感器（如振动、温度、位移等），实现了对设备运行状态的实时监测与数据采集。这一技术优势不仅覆盖了设备的设计、运行、维护全生命周期，还通过数字孪生模型，提前预警潜在故障，确保设备始终处于最佳运行状态。

1. 多源数据融合：平台集成了生产工艺过程参数、设备状态监测数据及物料化验数据，形成泛在感知网络，提升管理自动化水平。

2. 健康度评分体系：建立设备健康度评分（HI）体系，将设备根据健康状态进行等级评分，通过波形频谱、包络解调、瀑布图等十几种专业分析工具，直观呈现设备劣化趋势，让设备维护决策有迹可循。

智能诊断，实现故障预警与精准维修

依托先进的机器学习算法与大数据分析技术，同企平台能够对海量设备数据进行深度挖掘，构建故障知识库，覆盖80%以上常见故障类型。这一技术优势使得平台能够提前24-72小时预警设备故障，准确率高达95%以上，大大减少了非计划停机时间。

1. 高精度传感器部署：通过高精度振动传感器、温度传感器等，实时采集设备关键部件数据，结合历史故障数据库，实现故障模式的精准识别。

2. 可视化电子台账：系统自动生成备品备件清单的可视化电子台账，指导维修人员快速响应，缩短维修周期。

优化资源，降低全生命周期成本

同企设备预测性维护管理系统通过智能化的资源管理与备件优化策略，帮助企业实现运营成本的显著降低。平台能够动态计算备件需求，结合国产化备件替代目录，将关键部件国产化率提升至60%，有效降低采购成本。

· 移动端资源调度：开发移动端资源调度系统，实现维修人员、工具、备件的智能匹配，提升资源利用效率。

设备预测性维护APP界面图

一体化运维，打造智能驾驶舱

同企预测性维护管理系统构建了一体化运维驾驶舱，集中展示设备状态、能效指标、维修记录等关键数据。

1. 多终端协同：支持PC/移动端多终端访问，用户能在多场景下访问系统数据，满足不同场景下的运维需求，实现远程监控与决策。

2. 从系统集成：通过API接口与ERP、EAM等企业现有系统无缝对接，实现维修成本的自动核算与数据共享，提升整体管理效率。

华东某大型石化企业引入同企预测性维护管理系统后，成功预警一起关键压缩机的轴承早期故障。系统提前54小时发出预警，经检查确认轴承存在早期剥落，避免了设备严重损坏和非计划停车，单次避免损失超200万元。

该企业设备工程部负责人评价：“同企的系统让我们第一次真正实现了‘先知先觉’。不仅是预警准确，更重要的是提供了清晰的设备诊断结论和维修建议，让我们的维修决策更有底气。”

同企预测性维护管理系统不仅在技术上实现了突破，更在实际应用中证明了其价值。通过让设备“说话”，让数据“发声”，该系统正在帮助越来越多的安全生产企业实现设备管理的智能化转型。未来，在安全生产行业高质量发展的道路上，同企将持续通过创新技术，为企业安全生产保驾护航，让每一台设备都在“可视、可知、可控”的状态下稳定运行。