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工业4.0时代的到来，预示着工业领域开始迈向高度数字化、信息化的智能制造新阶段，在这种现代工业化进程迅速推进的背景下，以煤化、石化等为代表的能源性企业，正逐步推动设备维护策略的全面转变与技术革新。 作为一个高度集成和复杂的工业领域，煤化企业在生产过程中涉及从原料处理、化工生产到产品分离与纯化等多个步骤。这些复杂的生产流程常常需要大量的机械设备参与，每一环节的稳定运行都直接影响到生产效率和产品质量。 然而，设备频繁故障和维护成本昂贵的问题，却给煤化企业的生产运营带来巨大挑战。
煤化工企业面临重重挑战
某煤化工企业是一家成立20余年，注册资金3.2亿元，现已形成以煤化工为主体，集生产加工、科研开发、市场营销、贸易物流、综合服务为一体的大型煤化深加工民营企业，公司主要提供甲醇、乙二醇、合成氨等各类产品，规模年产达50万吨，年营收约68亿元。
长久以来，受限于煤化生产流程的复杂性，以及常常工作在高温、高压、高腐蚀等恶劣环境中的众多专业设备的条件制约，煤化工企业的设备故障率一直较高，经常出现因设备磨损、堵塞、腐蚀、机械故障等导致非计划停机，对企业经济效益和生产安全带来极大的负面影响。据统计，2023年某煤化工企业累计出现故障73次，非计划停机导致维护成本额外增加360万元，造成生产效益损失2740万元。
同国内大多数工业企业类似，该煤化企业以往依靠的是“定期巡检计划”和“亡羊补牢”式的事后修复方式，这种传统维护方式大多依赖于定期检修和主观经验判断，不仅难以覆盖所有潜在的故障点，而且效率低下。
旷音在线监测设备于贫甲醇液泵的应用
给某煤化工企业带来巨大困扰的
4大主要原因：
1、高复杂度的设备系统
煤化企业拥有众多且复杂的设备系统，如炼焦炉、合成塔、精馏塔等，加上生产过程中面临环境恶劣、生产环节复杂等特殊情况，导致这些设备各自的维护需求各不相同。许多关键设备的运行环境极为恶劣，高温、高压、工艺流体过度冲刷和腐蚀性气体的存在，都可能加速设备损坏。传统的维护措施主要依赖经验判断和定期检查，无法全面、准确掌握设备实时状况，容易因设备故障发现不及时，导致发生严重的生产事故。
2、运行数据利用率低
煤化生产设备运行时所产生的数据量庞大，数据形式多样（如声音、温度、压力、振动等）。由于缺乏有效的设备健康状态数据和故障状态数据分析系统，大量数据难以充分利用，无法形成系统化、科学化的维护决策支持，致使设备维护工作较为盲目，成本高且效率低。
3、人力成本高昂
煤化企业设备维护工作劳动强度大，且对技术人员的专业知识要求高。传统的设备维护方式依赖于大量的人工巡检，导致人力成本居高不下。同时，由于人员流动频繁，经常出现技术断档问题，影响维护工作的连续性和稳定性。
4、突发故障难以预防
对于煤化企业而言，设备往往工作周期长、停机时间短，一旦发生突发故障，不仅会中断生产，严重影响生产进度，还可能带来高额的修复成本、安全隐患和环境污染等问题。然而，由于传统维护策略无法准确预测设备何时发生故障，难以真正实现故障的提前预警和处理。
旷音在线监测设备于高压灰水泵的应用
可以说，煤化企业的设备维护不仅对生产效率起着至关重要的作用，而且直接影响到企业生产与安全管理。因此，如何提高设备维护效率和故障预防性（降低故障发生频率，减少非计划停机时间），成为了某煤化企业亟需解决的重要问题。
近年来，随着人工智能技术特别是AI大模型的迅速发展，预测性维护（PdM）已经成为解决上述挑战的有效途径。
通过前期的充分调研和分析论证，【旷音】与某煤化工企业达成了“数智化”合作方案。该方案重点依托于【旷音】自研的深度学习算法、全波段声纹检测技术和多策略声源定位技术，通过实时采集设备多种数据（声音、振动、温度、电流等），利用【旷音】全新一代的设备预测性维护大模型——「WEDE工业设备安全预警大模型」的多模态处理能力，可实现对煤化企业多种设备的故障诊断与潜在故障预测，助力企业预测性维护方案的高效落地，保障高效生产、安全生产。
【旷音】「WEDE工业设备预警大模型」采用多层次模型架构设计（包括基础服务层、智能框架层、大模型支撑层和领域应用层，可确保对设备的实时监控与数据采集分析），不仅能够基于少量样本数据建立起深度学习算法模型，结合设备实时运行状态信息和设备历史数据，实现故障识别和模拟现实，还能够进行高效、精准的预测分析优化。
旷音在线监测系统方案架构
【旷音】大模型
推动煤化设备维护模式创新
01、多源数据驱动维护决策
传统预防性维护存在采集数据不完整、不准确等问题，数据来源相对单一（仅重点分析频率、振幅等少数几个信号），又主要依赖于专家经验和现有的故障案例库，受限条件多。【旷音】AI大模型则更加注重多源数据（声音、振动、电流、温度等）的融合处理，通过声纹检测、振动分析、声源定位等多种状态监测技术手段，获取到更全面、更准确的设备运行数据，并结合机器学习、深度学习算法更深入地找到易隐藏的潜在关联，自动学习数据中的复杂模式，从而实现精准数据分析和潜在故障预测。例如，部件温度升高可能表明气流堵塞或磨损；异常振动可能表明活动部件未对准；声音的变化可以提供人耳无法察觉的缺陷的早期预警。
02、深度学习算法持续保障预测精度
AI大模型可以帮助煤化企业充分挖掘设备运行中的海量数据，通过数据分析和模式识别，实时掌握设备实时状态。借助机器学习和深度学习算法，AI大模型能够监测设备运行状态，并从历史数据中学习设备故障特征，通过低代码小样本训练，模型自动优化，边用边学，以更少的数据达到其他模型相同乃至更高的精度，以实现预测设备可能发生的故障点。
03、针对不同设备的个性化维护方案
基于预设的AI大模型，通过搜集不同设备的运行信息（实时运行数据+历史趋势+故障特征），深度分析和判断设备的正常运行与潜在故障的细微差异，预测设备可能出现的异常状况，从而生成更合理的个性化维护方案，提示和指导客户在适当的时间对设备采取合理有效的维护措施，避免盲目维修和不必要的维护操作。这不仅能大幅提升维护工作效率，还能显著降低维护成本，延长设备使用寿命。
04、实时的故障监测与预警能力
AI大模型能实现对设备的实时监测和预警，结合历史数据中已发生的故障模式和案例，及时发现设备运行中的异常情况，提前发出预警信号，并实时回传数据，进而指引维护人员远程在线巡检，或亲临现场做针对性的检查和处理。这种方式能显著提高对设备故障的预防能力，减少突发故障和意外事件的发生，并减轻人工巡检负担，降低人力成本。
05、专业知识与经验沉淀
通过对设备运行数据和故障特征的持续学习和优化，AI大模型能够不断积累和沉淀专业知识和经验，为工程师提供更系统、更专业、更科学的维护策略。同时，AI大模型还能助力新技术人员快速上手和分析，帮助其掌握设备维护要点，减少因人员更替带来的技术断档问题。
旷音在线监测系统异常分析报告
助力打造标杆型“数智煤化”工厂
01、提升生产效益
通过AI大模型的应用，煤化企业能够实现设备状态的全面掌控，有针对性地安排维护工作，减少设备停机时间，降低设备“带病工作”对生产质量的不利影响，从而提高生产效益。某煤化工企业自2024年1月部署完成【旷音】“数智化”方案以来，借助AI大模型预测性维护策略，6个月时间已实现设备故障率同比下降39%，停机时间同比减少32%。
02、降低维护成本
AI大模型可根据设备实际运行状态，指导企业安排精准的维护操作，避免了传统维护中大量的人工巡检和过度维修，显著降低了维护成本。通过引入【旷音】AI大模型的预测性维护系统，原恶劣作业环境下每天巡检改为每4天巡检一次，极大改善了该企业巡检人员作业环境的同时，预计全年维护成本也将减少28%，每年节省开支约200余万元。
03、增强安全性和环保性
借助【旷音】AI大模型的实时监测和预警能力，煤化工企业能够及时发现和处理设备异常，减少设备故障带来的安全隐患，避免潜在危险发展成为安全事故，降低安全事故发生概率，确保生产过程的安全和环保。据统计，该煤化企业在2024年上半年已成功预防了2起大型设备故障和35次中小型设备故障，及时避免了可能导致的安全事故和环境污染。
04、促进智能化转型
以AI大模型为核心的预测性维护，不仅提升了设备维护工作的效率和质量，还推动了煤化企业的智能化转型。在各种智能化设备和监测系统的全面渗透下，该煤化企业实现了更科学、更高效地进行生产管理，形成现代化、智能化的生产模式，经营效益得到进一步提升。
旷音在线监测设备于棒磨机的应用
结语
随着AI大模型和预测性维护技术的不断发展，煤化工企业的设备维护将从传统的经验依赖型转向数据驱动型，真正实现设备的智能化管理。这不仅能有效解决当前设备维护面临的种种挑战和困境，还能显著提升设备维护工作的效率和质量，降低维护成本，增强生产安全和环保水平。在未来，AI大模型和预测性维护将成为煤化工企业设备维护的标准配置，推动整个行业的智能化升级。
