设备健康管理 SaaS

艾森智能设备健康管理（PHM）SaaS 平台 是面向工业设备预测性维护（Predictive Maintenance）与全生命周期管理的一站式云端解决方案，专为旋转机械、往复机泵、压缩机、电机、轴承、齿轮箱等关键动设备打造，是工厂走向 预测性维护 (Predictive)、零非计划停机 的核心数字化工具。

平台通过 AIMesh / LoRaWAN 工业无线传感网络 持续采集设备振动、温度、压力、电流、转速等多维运行参数，结合 时域分析、FFT 频谱、包络分析、阶次跟踪 等专业信号处理技术，以及 PatchTST 时序预测模型、故障分类 AI 模型、剩余使用寿命 (RUL) 估算算法，实现设备劣化趋势的早期识别、根因分析与维护决策建议输出。

平台支持 公有云 SaaS 与 私有云容器化 两种部署模式，满足从中小企业到大型央企不同安全等级、不同运维偏好的需求。提供 Web 推送、APP 通知、短信、邮件、API 回调等多通道告警手段，并能自动生成设备健康报告与维护建议书。开放 REST API 支持与企业 ERP / EAM / MES 系统深度集成，实现维护计划自动排程与备件库存联动。

PHM 平台核心能力

• 多维度状态采集：振动 (加速度 / 速度 / 位移)、温度、压力、电流、转速、油液、声学多模态融合
• 专业信号处理：时域统计量、FFT 频谱、包络谱、阶次跟踪、倒频谱、小波分析
• AI 故障诊断模型：基于深度学习的 9 大类故障模式识别（不平衡、不对中、松动、轴承故障、齿轮故障等）
• 剩余寿命预测 (RUL)：PatchTST + 退化曲线建模，提前 7–90 天预警
• 健康评分系统：综合多指标输出 0–100 健康分，红/黄/绿三色预警
• 维护计划排程：根据健康评分与生产计划自动生成最优维护窗口
• 备件库存联动：故障预警触发备件预备订单，避免临时缺料
• 多站点统一管理：集团 / 工厂 / 车间 / 设备四级组织树，跨厂区对标分析

适用设备与监测对象

PHM SaaS 已对以下设备类型形成成熟的故障特征库与 AI 诊断模型：

• 旋转机械：风机、水泵、电机、压缩机、汽轮机、发电机
• 往复机械：往复式压缩机、活塞泵、柴油机
• 传动部件：齿轮箱、减速机、联轴器、传动轴
• 关键部件：滚动轴承、滑动轴承、机封、叶轮
• 辅助设备：冷却塔、空压机、真空泵、循环水泵

部署模式与集成能力

• 公有云 SaaS：开箱即用，按测点 / 按月订阅，5 分钟完成开户与设备绑定
• 私有云容器化：Docker / Kubernetes 部署，数据不出厂区，满足等保 / 信创要求
• 数据接入：AIMesh / LoRaWAN / Modbus TCP / MQTT / OPC UA / 文件导入
• 企业集成：REST API + Webhook，原生对接 SAP PM、用友 EAM、金蝶 MES 等主流系统

典型应用行业

PHM SaaS 已规模化应用于以下工业行业的关键设备运维：

• 石化与化工：大型压缩机、关键泵组、反应釜搅拌机健康监测
• 冶金钢铁：连铸机、轧机、风机、电机的故障预警
• 电力能源：风电齿轮箱、汽轮机、给水泵、磨煤机
• 水泥建材：回转窑、磨机、风机、提升机
• 轨道交通：地铁车辆牵引电机、空调机组、轴承箱
• 市政公用：供水泵站、污水提升泵、压缩机组

与传统人工巡检 / 离线点检的对比优势

相较于传统的"人工点检 + 定期保养 + 故障后维修"模式，艾森 PHM 预测性维护方案 可帮助企业：

• 非计划停机时间减少 50%–70%
• 维护成本降低 25%–35%
• 备件库存压缩 20%–30%
• 关键设备使用寿命延长 15%–40%
• 工厂 OEE（设备综合效率）提升 5–15 个百分点