中能拾貝故障預測與健康管理系統CyberwPHM，推動工業領域加速綠色智能化轉型

在政策與技術的雙輪驅動下，中國工業正迎來一場深刻的綠色智能變革。隨著《“十四五”智能制造發展規劃》將故障診斷與預測性維護列為關鍵核心技術，以及《工業 互聯網 專項工作組2024年工作計劃》推動設備健康管理試點， PHM（故障預測與健康管理）技術已成為工業數字化轉型進程中的核心引擎 。

作為在工業領域深耕多年的實踐者， 中能拾貝 憑借其豐富的工業技術積累，自主研發出融合 “AI +工業”技術的 CyberwPHM 產品。目前，該產品 已廣泛應用于能源電力行業的眾多企業 ，持續賦能其設備精益化管理升級。

CyberwPHM應用 云計算、大數據、人工智能 等技術，基于海量設備運行數據和專業知識庫，實現對設備全方位狀態監測、深度分析、設備異常預警、故障診斷，提高設備可靠性。通過實時采集設備的各類運行數據，精準捕捉設備細微狀態變化。以 資產管理者視角 ，直觀展示核心技術指標，輔助運維人員針對性發現問題、解決問題， 顯著減少非計劃停機時間，避免重大部件損壞和發電量損失 。

一、核心優勢

1）技術創新性與先進性

以專家知識庫為基礎框架，深度融合機器學習、云計算、大數據、人工智能等前沿技術，構建覆蓋設備全生命周期的設備分析工具體系。通過持續迭代升級的技術架構，實現從數據采集到故障預測的全流程智能化，為設備健康管理提供兼具前瞻性與實用性的解決方案。

2）深厚的行業經驗與實踐經驗

基于20年的行業技術沉淀，形成了涵蓋水電、風電、光伏等新能源領域的設備健康管理全場景解決方案。從項目需求分析到落地實施，積累了海量真實場景下的實踐案例，可針對不同類型設備的運行特性與故障模式，提供定制化的設備故障預測與健康管理策略，確保技術方案與行業需求高度契合。

3）豐富的算法模型庫及機器學習訓練平臺

集AI算法、模型、訓練、推演于一體，涵蓋290個組態算法、66個趨勢預警類算法以及576個故障診斷類算法，提供大規模分布式訓練、自動化模型生成以及端-邊-云模型按需部署能力，支撐AI模型的快速構建、訓練、部署和應用，實現AI模型工作流的全周期管理。

二、應用價值

1）降低維護成本

通過精準預測設備故障并提前采取措施，設備健康管理可以顯著降低因突發故障導致的停機成本，同時避免不必要的維修和更換部件，為企業節省大量成本。

2）提高生產效率

通過設備健康管理可以實時監控設備的運行狀態，借助故障機理與數理模型分析，及時發現潛在故障，避免因設備故障對生產線造成的影響，從而提高生產效率。

3）增強設備可靠性

通過對設備運行數據的實時監控和分析，及時了解設備的性能變化，為設備的預測性維護和優化提供數據支撐，從而提高設備的可靠性和穩定性。

三、行業實踐

CyberwPHM的行業適配性極高，廣泛 適用于發電集團/企業下屬的水電、儲能、光伏、風電、火電等各類廠站，以及煤炭、化工、石油等資產密集型企業的設備健康管理 。目前，CyberwPHM已在多種關鍵電力場景成果應用，為企業提供設備精準壽命評估與故障預警診斷，避免重大部件損壞和運行收益損失，實現企業資產使用價值最大化。

例如，在 某上市電力企業的服務實踐 中，通過獲取發電機、水輪機、變壓器、斷路器等水力發電主設備相關基礎資料、設備實時/歷史數據等反映設備健康狀態的特征參數，評價設備當前健康狀況，并進行有效的風險評估，最終通過優化檢修策略模型進行綜合分析、推理、診斷，給出維修建議，實現設備全生命周期管理。

助力客戶達成

1）人員效能提升

依托先進的設備健康管理技術及智能化分析手段，優化設備部人員工作流程，人員效能提升20%，充分釋放人力潛能。

2）運維成本下降

憑借通用模型與精準故障診斷算法，實現設備運維的精準預判與高效管理，維修總工時普遍下降30%。

3）生產數字化轉型賦能

通過多個電站試用，搭建故障診斷算法與診斷模型，發現設備運行異常，完成多臺機組的RCM評價分析，全面助力客戶實現生產領域數字化轉型。

中能拾貝肩負著“讓資產更安全、更 經濟 、更智能”的使命，在工業智能化浪潮中砥礪前行。未來，中能拾貝將以創新為筆，持續雕琢CyberwPHM，全方位提升工業設備管理效能，為國家工業安全生產筑牢數字防線。