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　?。ㄗ髡撸涸S新）智能制造時代，對于設(shè)備的可靠性要求提高，對于設(shè)備維護管理的要求也會隨之提高。對工業(yè)企業(yè)而言，設(shè)備作為企業(yè)資產(chǎn)的一部分，是一切生產(chǎn)制造的基礎(chǔ)。因此，設(shè)備運營與維護的重要性不言而喻。傳統(tǒng)的設(shè)備運維模式存在故障不可預測、運維成本高、管理手段不足、安全生產(chǎn)事故多發(fā)等痛點。

　　隨著近年來以物聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)等技術(shù)為特征的全數(shù)字化制造的迅猛發(fā)展，一種更加高效的維護模式——預測性維護逐漸成為未來企業(yè)的核心需要。設(shè)備的健康狀態(tài)及運行情況將會得到隨時隨地的實時監(jiān)測，使檢修變得有據(jù)可依，有理可循。在機械工程與智能制造研究領(lǐng)域，機械工程師周曉蘭發(fā)明的原創(chuàng)技術(shù)成果“基于人工智能算法的設(shè)備故障預測診斷系統(tǒng)V1.0”讓機械設(shè)備的預測性維護成為可能，為工業(yè)設(shè)備的維護管理工作提供了可靠的技術(shù)支持，避免因發(fā)生故障造成較長時間的停產(chǎn)，實現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)效率的大幅度提升。

　　在當前的工業(yè)環(huán)境中，大型機械設(shè)備比如電動機、風機組、液壓泵站等，已經(jīng)成為現(xiàn)代大規(guī)模生產(chǎn)裝置的關(guān)鍵設(shè)備。這些設(shè)備要求長周期連續(xù)運行，一旦故障停機可能造成重大經(jīng)濟損失，甚至導致重大安全事故的發(fā)生。對這些機械設(shè)備的預測性維護主要依靠在設(shè)備上部署一個或多個測點，采集振動、溫度等數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)的實時分析和判斷，預測設(shè)備異常情況并精準定位設(shè)備故障。傳統(tǒng)的設(shè)備監(jiān)控多基于有線傳感器的本地部署解決方案，人員在中控室或者監(jiān)控大廳監(jiān)測設(shè)備的運行狀態(tài)。這些系統(tǒng)不僅體積大、成本高，在部署復雜度、響應(yīng)速度上都面臨巨大挑戰(zhàn)，不足以實現(xiàn)企業(yè)的真正需求。

　　相較于傳統(tǒng)的設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)，“基于人工智能算法的設(shè)備故障預測診斷系統(tǒng)V1.0”在應(yīng)用與操作方面有了多項突破。首先，周曉蘭在技術(shù)研發(fā)中，使底層邊緣端的設(shè)備數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡(luò)等傳輸給數(shù)據(jù)集成層，以此來實現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)的收集工作。第二層周曉蘭設(shè)計為數(shù)據(jù)中臺層，會提供PaSS服務(wù)，同時，也會進行元數(shù)據(jù)管理，并支持深度學習引擎。此層是數(shù)據(jù)存儲的核心，數(shù)據(jù)庫的性能和穩(wěn)定性表現(xiàn)會直接影響整體架構(gòu)的性能。第三層則是數(shù)據(jù)訪問和分析服務(wù)層，提供各種實時數(shù)據(jù)查詢的API和訪問服務(wù)，分析服務(wù)方面，也提供相關(guān)算法庫。最上層提供面向用戶直接需求的功能模塊，例如設(shè)備管理、故障預測、備品備件管理等應(yīng)用集成功能。此外，相關(guān)監(jiān)控工具一直貫穿整個架構(gòu)始終。

　　如此設(shè)計的優(yōu)勢在于：在邊緣層，系統(tǒng)通過邊緣計算技術(shù)，將算法和算力下沉到邊緣端進行部署。傳感器的數(shù)據(jù)采集之后，可以直接進行處理和分析，再進行上傳。這樣就實現(xiàn)了設(shè)備異常的高速響應(yīng)，傳感器的超低功耗和超長的工作壽命，在提高10倍以上響應(yīng)速度的情況下，壽命能夠延長2-3倍。在中間層，周曉蘭為系統(tǒng)提供了一整套的數(shù)據(jù)庫管理方式，特別是針對典型旋轉(zhuǎn)機械的算法庫，能夠精準監(jiān)測設(shè)備運行狀態(tài)、故障診斷等。而在最頂層的設(shè)備管理級的應(yīng)用當中，由于精準掌握了數(shù)據(jù)源，目前算法的準確率在測試平臺高達96%—98%。

　　目前，這項技術(shù)已經(jīng)在國內(nèi)眾多工業(yè)企業(yè)中得到應(yīng)用，基于該系統(tǒng)的預測性維護減少了突發(fā)故障的發(fā)生率，并顯著提升了設(shè)備的使用壽命和穩(wěn)定性，為企業(yè)節(jié)約了大量的維護成本和潛在的停工損失。除了防止故障發(fā)生外，許多企業(yè)還根據(jù)系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，實施了更為科學的維護決策，優(yōu)化維護計劃和資源分配，實現(xiàn)更高效的資源利用和成本控制。在預測性維護場景中，系統(tǒng)可利用數(shù)字孿生技術(shù)隨時隨地監(jiān)控設(shè)備的虛擬復制品，消除了不便或不必要的工廠車間行程，使用人工智能分析也可能更快地發(fā)現(xiàn)異常，從而為客戶提供更好的預測性維護服務(wù)。江西某應(yīng)用企業(yè)表示，該系統(tǒng)的應(yīng)用讓行業(yè)采集并留存更高精度、更長周期的數(shù)據(jù)成為可能。該系統(tǒng)重視數(shù)字孿生和人工智能的賦能，大大提升了對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)底層的基礎(chǔ)設(shè)施，無論是硬件還是軟件平臺，數(shù)據(jù)庫還是算法的性能要求，這也給新一代時間序列數(shù)據(jù)庫更大的場景應(yīng)用機會和市場想象空間。

　　作為中國機械工程與智能制造的領(lǐng)軍人物，周曉蘭不僅在技術(shù)發(fā)明上取得了突破性成就，而且在推動行業(yè)創(chuàng)新、培養(yǎng)新一代工程師方面做出了杰出貢獻。在擔任第七屆“機械工業(yè)科學技術(shù)發(fā)明獎”評審委員會主任的過程中，周曉蘭積極推動科技創(chuàng)新，挖掘和表彰那些在機械工業(yè)領(lǐng)域做出杰出貢獻的科技成果和個人，以豐富的專業(yè)知識和敏銳的行業(yè)洞察力，為中國機械制造業(yè)的科技進步和人才成長提供了強有力的支持。這不僅激勵了科研人員投身于科技創(chuàng)新之中，也為整個行業(yè)樹立了高質(zhì)量發(fā)展的標桿，引導著行業(yè)的科技創(chuàng)新方向，促進了機械工業(yè)的科技進步和產(chǎn)業(yè)升級。通過這些活動，周曉蘭不僅對提升中國機械工業(yè)的國際影響力做出了貢獻，也為推動中國從制造大國向制造強國轉(zhuǎn)變做出了重要貢獻。展望未來，隨著周曉蘭等領(lǐng)軍人物的不懈努力，中國機械工程有望實現(xiàn)更多突破性進展，推動制造業(yè)向更智能、更綠色、更高效的方向發(fā)展。在全球制造業(yè)競爭日益激烈的背景下，中國機械工程的未來布滿希望，預計將在全球科技創(chuàng)新舞臺上扮演越來越重要的角色。