人工巡检存在间隔
短时异常和缓慢劣化难被完整记录，故障前缺少连续变化数据。
Customer Challenges
从“按周期维修”转向“按设备状态安排维护”
预测性维护不是单纯增加传感器，而是让连续数据真正进入异常发现、故障判断和检修决策。
设备状态分散
不同厂区、机组和测点信息难汇总，风险设备不易快速定位。
报警缺少解释
阈值超限只能提示变化，还需要波形频谱和工况信息判断方向。
检修缺少优先级
没有趋势和诊断依据时，容易出现过度检修或关键问题处理过晚。
Solution Path
建立可执行的监测与维护闭环
- 设备分级根据设备重要度、故障影响和现场条件确定监测对象与方式。
- 持续采集通过有线在线或无线监测获取振动、温度、转速及相关工况数据。
- 趋势与诊断结合阈值、趋势、波形和频谱识别状态变化并分析故障方向。
- 维护执行按风险等级形成检查、复核和检修建议，保留处理记录。
适用设备
水泵、电机、风机、减速机、压缩机及其他关键旋转设备。
Operational Evidence
维护决策来自连续、可追溯的数据
- 异常更早发现连续监测补足巡检空档
- 风险设备可排序按状态变化确定检查顺序
- 故障判断有依据趋势、波形和频谱可回溯
- 维护过程可记录建议、处理与结果形成闭环