在政策与技术的双轮驱动下，中国工业正迎来一场深刻的绿色智能变革。随着《“十四五”智能制造发展规划》将故障诊断与预测性维护列为关键核心技术，以及《工业互联网专项工作组2024年工作计划》推动设备健康管理试点，PHM（故障预测与健康管理）技术已成为工业数字化转型进程中的核心引擎。

　　作为在工业领域深耕多年的实践者，中能拾贝凭借其丰富的工业技术积累，自主研发出融合 “AI +工业”技术的CyberwPHM产品。目前，该产品已广泛应用于能源电力行业的众多企业，持续赋能其设备精益化管理升级。

　　CyberwPHM应用云计算、大数据、人工智能等技术，基于海量设备运行数据和专业知识库，实现对设备全方位状态监测、深度分析、设备异常预警、故障诊断，提高设备可靠性。通过实时采集设备的各类运行数据，精准捕捉设备细微状态变化。以资产管理者视角，直观展示核心技术指标，辅助运维人员针对性发现问题、解决问题，显著减少非计划停机时间，避免重大部件损坏和发电量损失。

　　一、核心优势

　　1）技术创新性与先进性

　　以专家知识库为基础框架，深度融合机器学习、云计算、大数据、人工智能等前沿技术，构建覆盖设备全生命周期的设备分析工具体系。通过持续迭代升级的技术架构，实现从数据采集到故障预测的全流程智能化，为设备健康管理提供兼具前瞻性与实用性的解决方案。

　　2）深厚的行业经验与实践经验

　　基于20年的行业技术沉淀，形成了涵盖水电、风电、光伏等新能源领域的设备健康管理全场景解决方案。从项目需求分析到落地实施，积累了海量真实场景下的实践案例，可针对不同类型设备的运行特性与故障模式，提供定制化的设备故障预测与健康管理策略，确保技术方案与行业需求高度契合。

　　3）丰富的算法模型库及机器学习训练平台

　　集AI算法、模型、训练、推演于一体，涵盖290个组态算法、66个趋势预警类算法以及576个故障诊断类算法，提供大规模分布式训练、自动化模型生成以及端-边-云模型按需部署能力，支撑AI模型的快速构建、训练、部署和应用，实现AI模型工作流的全周期管理。

　　二、应用价值

　　1）降低维护成本

　　通过精准预测设备故障并提前采取措施，设备健康管理可以显著降低因突发故障导致的停机成本，同时避免不必要的维修和更换部件，为企业节省大量成本。

　　2）提高生产效率

　　通过设备健康管理可以实时监控设备的运行状态，借助故障机理与数理模型分析，及时发现潜在故障，避免因设备故障对生产线造成的影响，从而提高生产效率。

　　3）增强设备可靠性

　　通过对设备运行数据的实时监控和分析，及时了解设备的性能变化，为设备的预测性维护和优化提供数据支撑，从而提高设备的可靠性和稳定性。

　　三、行业实践

　　CyberwPHM的行业适配性极高，广泛适用于发电集团/企业下属的水电、储能、光伏、风电、火电等各类厂站，以及煤炭、化工、石油等资产密集型企业的设备健康管理。目前，CyberwPHM已在多种关键电力场景成果应用，为企业提供设备精准寿命评估与故障预警诊断，避免重大部件损坏和运行收益损失，实现企业资产使用价值最大化。

　　例如，在某上市电力企业的服务实践中，通过获取发电机、水轮机、变压器、断路器等水力发电主设备相关基础资料、设备实时/历史数据等反映设备健康状态的特征参数，评价设备当前健康状况，并进行有效的风险评估，最终通过优化检修策略模型进行综合分析、推理、诊断，给出维修建议，实现设备全生命周期管理。

　　助力客户达成

　　1）人员效能提升

　　依托先进的设备健康管理技术及智能化分析手段，优化设备部人员工作流程，人员效能提升20%，充分释放人力潜能。

　　2）运维成本下降

　　凭借通用模型与精准故障诊断算法，实现设备运维的精准预判与高效管理，维修总工时普遍下降30%。

　　3）生产数字化转型赋能

　　通过多个电站试用，搭建故障诊断算法与诊断模型，发现设备运行异常，完成多台机组的RCM评价分析，全面助力客户实现生产领域数字化转型。

　　中能拾贝肩负着“让资产更安全、更经济、更智能”的使命，在工业智能化浪潮中砥砺前行。未来，中能拾贝将以创新为笔，持续雕琢CyberwPHM，全方位提升工业设备管理效能，为国家工业安全生产筑牢数字防线。

　　中能拾贝官网：https://www.cyberwing.com/