依托于最先进的大语言模型，旷音利用大语言模型的基础智能，吸收工业设备维护领域的海量专业知识，再对工业设备的“机器语言”进行系统“破解”，从而掌握了一套颠覆性的人机交互和设备诊断新方法，能真正实现工业设备预测性维护，帮助工厂完成从“等病人来敲门”到“提前出击消病根”的维护战略升级，减少非计划停机、提高能效、延长设备寿命、显著提升工厂生产效率。

在中国，尽管部分先锋企业已开始采用以专家模型为核心的维护方案，但大部分企业仍依赖于人工巡检和周期性计划维修。

作为全球第一制造大国，中国新型工业化建设已超过二十年，但这种落后的维护模式显然与时代不符，存在多重挑战和困境。

当前中国工业设备维护的困境，涉及成本、技术、人才等多个方面，亟需通过技术创新，提升设备维护效率和运行稳定性。

这不仅关乎设备维护质量与生产效益的提升，还涉及到管理理念的革新及竞争力提升，企业有望凭此实现质的飞跃，从而在全球工业竞争中占据有利地位。

工业4.0时代，预测性维护正成为设备运维主流趋势。

预测性维护是一种通过监测设备运行状况，使用高新技术预测设备潜在故障，从而在故障发生前进行维护的策略。

其核心优势在于通过实时监控和分析设备运行数据，预测潜在故障和性能退化，落实预测性维护，显著提高设备运行稳定和可靠性，降低维护成本，从而避免生产中断和经济损失，确保生产安全效益。

然而，受限于硬件标准化程度低、数据需求高等问题，想要真正实现预测性维护一直是不小的挑战，许多企业在预测性维护系统建设和应用上面临重重困境。

特别是对于复杂且多样化的设备，现行监测方式难以高效准确评估设备状态，其故障预测准确性也受到各类因素干扰。

如何才能真正实现预测性维护？

关键在于，建立一个跨行业、跨场景、跨设备的“超级智能体”。

对工业设备监测领域而言，旷音预测性维护系统正是这个进化完全的“超级智能体”。

它不仅有强大的自我学习与迭代能力，还具备可靠的动态分析能力，通过不断汲取融合各类知识，依据多信号联动深入分析，结合设备状态随时间的变化性质，来实现预测性维护，满足维护需求。

旷音预测性维护系统不仅是革新性方案，更是对工业设备维护管理的深刻理解和前瞻性思考的结晶。

基于深度学习算法及大模型，旷音预测性维护系统能精准预测设备故障，优化维护计划，帮助企业实现从被动维修到主动维护的转变，从源头上减少故障发生，保障生产连续性、稳定性。

以上特点，使得旷音大模型相较于专家模型和小模型，在知识理解、自适应学习能力以及泛化创新方面有着明显的优势，其跨领域的知识应用、高度的智能化分析和自我优化的能力，成功突破了常见预测性维护方式的局限。

这意味着，无论场景、设备环境如何变化，旷音系统都能保持最佳的工作状态，为企业提供精准、高效、个性化的设备维护方案，从而满足生产需求和技术进步。

工业设备维护领域涉及的数据类型多样，数据量庞大，且需要深入的语义理解和复杂的决策逻辑。

而旷音选择大模型作为技术基础，正是考虑到其理解和处理大量复杂数据方面具备的卓越能力。

特别是在提取非结构化数据中的语义信息、构建复杂关系网络及模拟人类专家决策过程方面，大模型能提供更深入的洞察。

通过精心设计的多阶段训练方法，旷音大模型能全面理解工业设备维护的各个方面，在保证高准确率的同时，提供灵活、针对性的解决方案，并适应不同工业环境和设备，显著提高预测性维护的效果，降低维护成本，提高设备可靠性、安全性。

这些优势，共同构建了旷音在工业设备维护领域的核心竞争力，也让旷音预测性维护系统为工业设备维护带来颠覆性变革。

基于大模型技术优势，旷音以其独特的核心价值，助力诸多企业实现工业设备维护智能化、高效化，为企业带来了全新的价值维度和效率提升。

通过对各类数据的实时监测及深入分析，旷音预测性维护系统能发现故障发生的先兆特征，及时识别出故障信号，提前发出预警，不仅有效预防设备故障发生或减轻其影响，更在组织层面推动了运营效率的全面提升。

随着技术不断进步和应用落地深入，旷音必将成为企业转型中不可或缺的技术解决方案，帮助企业在日益激烈的市场竞争中保持领先。

目前，旷音预测性维护系统已经在输电变电、水力发电、石油化工、风力发电等多个场景成功落地，并凭借开创性技术和卓越的方案性能，赢得了客户高度认可。

得益于旷音大模型领先的技术创新，项目落地后，在提高设备维护预测准确性、设备实时监控、设备自动化维护、降低维护成本及适应性等方面，旷音系统均展现了突出性优势。

据项目负责人李先生介绍，该项目位于四川省高海拔地区，由19台单机容量2.5兆瓦的风电发电机组、一座110千伏升压站、35千伏集电线路组成，由于设备工作天气环境多变、分布区域分散，给运维工作带来了很大挑战。

引入旷音预测性维护系统后，通过系统实时监控风电机组的状态并及时发现潜在故障，避免了多次大规模的停机维修，减少了停机造成的生产损失。

基于旷音大模型，结合场景化参数调整，旷音构建了风力发电专用预测性维护系统，针对风机的主传动链、塔筒、叶片等主要部件实现24小时全面监测，准确判断部件状态，及时定位故障位置、分析故障原因，并进一步预测潜在设备故障，帮助项目落实了预测性针对维护，其故障预测准确率超过99.6%。

为减小天气、气压等环境因素对数据采集和故障判断的影响，旷音还采用了多维度手段降噪抗干扰，实现自适应性抗干扰，达到系统虚警率<1%。

化工厂有不同类型的反应釜，设备长期在高温高压的复杂环境下运行，其运维方式耗时费力、巡检压力大、安全要求高，一旦发生设备故障，极易造成安全隐患和经济损失。

“以前主要依靠传统仪器检测和人工巡检来进行设备维护，不仅检修难度大，也没法事前预警，给生产效率和安全带来不少麻烦。”

据山东省某化工厂张经理介绍，引入旷音预测性维护系统后，工厂生产线实现了设备的高效智能化管控，完成了事前预警、事中取证、事后溯源，极大地提高了工厂对设备异常的响应速度和处理能力。

针对化工生产中的关键设备如反应釜、泵、压缩机等，旷音系统能够实时分析多种设备运行信号，结合声源定位技术及多模态数据融合技术，分析设备运行状态，精准定位安全隐患位置和故障类型，并提供深度的数据洞察，从而帮助工厂落实预测性维护，优化资源配置。

“事先干预，快速响应，这两点对于化工厂设备来说尤为重要。”张经理认为，除了故障预警、提高设备可靠性和生产效率外，旷音还有许多亮点。

“比如，在远程状态监测方面，旷音系统能多维度监测设备状态，并实时回传数据，实现远程在线巡检，极大减轻了巡检负担，降低成本。”