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随着工业4.0的推进和智能制造的发展，工业设备的高效、稳定运行成为生产力提升的关键。而在当下数字化高速演进时期，作为信息化基础设施的重要组成部分，数据中心的稳定性与效能更是千行百业关注的焦点。
因此，发展高效的故障预测和预修维护技术，保障数据中心平稳运作已成为当务之急。
近日，由工业和信息化部国际经济技术合作中心与施耐德电气共同主办的“创赢计划”第五季创新日在上海举办。成都睿瞳科技凭借“在AI+行业场景融合的应用领域——以自研AI大模型为核心的数据中心预测性维护方案”赢得施耐德电气高度认可，成为本届“创赢计划”——“AI+探索营”的10家优秀生态合作伙伴之一。
双方深化合作的不解之缘，来自睿瞳科技成功打造的第三例数据中心项目。在今年6月正式宣告竣工的郑州某通信服务商的数据中心预测性维护项目中，睿瞳科技的专业技术给施耐德电气留下了深刻的印象。
AI大模型驱动智能预测
重新定义数据中心设备管理模式
在数据中心的动环系统中，设备的健康状态直接关系到整个数据处理的安全性和效率，任何一点故障都可能导致整个数据服务的中断，造成巨大的经济损失和品牌信誉的下降。
为此，在项目洽谈阶段，客户重点提出一个核心需求：确保设备24小时正常运行，最大限度避免因设备故障可能带来的数据丢失或损坏问题是关键。而该通信服务商管理的数据中心由大量服务器、散热设备、供电模块等组成，其设备的复杂性增加了故障预测与维护挑战。
基于客户需求，【旷音】利用行业首创的WEDE工业设备预警AI大模型，整合了声纹识别、振动监测、温度检测、声源定位等多种传感器与技术，为客户构建了一个能动态学习和适应的智能预警系统，并本地化部署基础上，结合在线监测投屏、手机APP和短信通知的方式，实现设备的全天候在线监测和故障预警，使得该数据中心的设备运维管理正从被动维护走向主动预测。
该系统通过传感器实时收集数据中心各关键设备（包括但不限于精密空调、冷却系统、UPS、蓄电池组、变压器、发电机、风机等）的运行数据；再利用边缘计算网关的AI处理模块，对数据进行学习和初步分析，如数据特征提取、异常数据分析、异常检测与报警等；最终将在云端服务器借助训练有素的AI大模型再度进行深入分析，通过对比设备历史数据、正常状态数据、故障数据库，找出每一种设备在正常运行和故障状态下存在微妙的差异，精准预测出设备可能出现的具体故障类型和故障时间。
例如，系统通过分析UPS电池的各项指标，预测其可能的故障失效时间，从而在电池失效前进行及时更换；通过对冷却系统传感器数据的分析，可以预测何时出现能效降低或散热异常的情况，从而帮助运维团队优化设备功耗。
这套创新型的设备故障预测性维护系统，不仅可以有效地帮助数据中心提前做好预案，减少设备的意外宕机时间和次数，降低设备维护成本，提高数据中心的整体运行效率，优化数据中心的运维管理，更是在重新定义数据中心动环系统的设备管理模式。
领先AI大模型
持续赢得客户高度信赖
【旷音】预测性维护方案为何能够赢得客户信任？WEDE工业设备预警AI大模型的“开创性与先进性”又是为何广受客户认可？一切源于睿瞳科技领先的AI技术优势和丰富落地经验，以及在工业设备预测性维护领域助推终端用户数字化转型过程中产生的巨大价值。
【旷音】AI大模型具备多模态处理能力和AI算法自动优化能力。通过采集并融合处理多源数据（声纹、振动、电流、温度等），结合机器学习、深度学习、强化学习与迁移学习等AI算法的持续调优及动态更新模型预测能力（自动学习数据中的复杂模式），联动边缘计算和云端分布式计算的大规模、高效率的海量数据处理能力，更深入地从复杂关系中分析和捕捉到隐藏的潜在关联，从而快速提取设备运行中的关键故障特征，实现对不同工业设备更准确、更及时的故障诊断与预测报警。
值得一提的是，AI大模型的故障预警系统已被证明在数据中心应用上具有显著成效。以睿瞳科技为某数据中心项目提供的定制方案为例，一方面通过利用多种数据分析和机器学习技术自建的自适应大模型来精准预测设备故障，从而减少停机时间、延长设备寿命并提高运营效率；另一方面借助定制化的设备维护知识数据库和具备自学习能力的AI助手项目，可为工程师快速提供设备健康状态建议，充分满足客户对设备高效维护和故障快速修复的需求；客户管理团队能够基于详细的数据分析和建议做出更具战略性的运维决策，进而提升整个设备系统的可靠性和效率。
截至目前，睿瞳科技预测性维护解决方案已助力输电变电、水力发电、风力发电、火力发电、石油化工、数据中心等客户的多个项目成功落地。
成为施耐德电气优秀伙伴
为工业场景客户注入新动力
9月27日，由工业和信息化部国际经济技术合作中心与施耐德电气共同主办的“创赢计划”第五季，首次正式开启“AI+探索营”。
在此次活动中，来自10家企业的代表分享了多个前沿的行业创新项目，其中包括预测性维护、能源管理及工业自动化的多项开放性探索。
睿瞳科技相关负责人在活动分享阶段表示：AI技术正成为促进工业升级的关键动能，能为工业数字化提供新的契机，AI技术也必须实际应用场景结合，能够解决具体问题才具备真正价值。利用AI大模型搭建的预测性维护方案，已经成为电力、矿业、化工、数据中心等领域解决设备故障预测、降低运维成本的创新力量，该方案将加速传统工业创新与生态发展，助推工厂生产效率和能效提升，整个产业向智能化转型。
作为创新孵化与成果转化的重要平台，施耐德电气创赢计划已连续举办5季，吸引了超1100家专注高新科技领域的中小企业报名，近80家企业借由加速与成长机制，输出了40多项联创成果，并联合合作伙伴发布《未来工业技术融合创新报告》等诸多创新洞察，已成为业内开放式创新的标杆。
全方位技术深化与融合
共同打造更先进的数据中心监测方案
睿瞳科技认为，当前时代下的AI技术正成为促进产业升级的关键动能。积极探索AI技术在工业场景的创新应用，挖掘行业用户对AI赋能业务的真实需求和场景，加快融合AI创新生态领先技术能力，努力突破各行业场景中的关键痛点，推动AI技术行业应用的落地，是助力工业客户实现数字化低碳转型和经济效益增长的重要突破点。
以数据中心动环系统为例，睿瞳科技持续深挖AI技术+大数据融合，利用设备工艺+数理+机理的大模型驱动，对设备进行更高质量数据采集、更高精度故障监测与预警，同时联合施耐德在能源与电气领域领先的电气化、自动化和数字化技术，共同升级数据中心动环系统设备监测能力，以及打造行业最先进的电气系统与能耗系统监测方案，帮助用户轻松应对设备维护与能效管理挑战，加速助推用户落地数字化及低碳转型，降低日常运营成本及智慧化转型成本。
不仅如此双方技术优势互补，深度合作打造而成的创新解决方案，将广泛应用于智慧工业领域，为面向未来的智能数据中心、化工油气、矿业冶金、电力公司、水务环保等用户提供AI赋能的端到端全生命周期工业物联网解决方案。
携手更多生态伙伴
以AI赋能数字化工业生态圈
绿色化、智能化、高端化是新型工业化的重要特征。伴随着新一轮科技革命和产业变革蓬勃发展，加快人工智能、5G、物联网、云计算等技术与产业的融合创新，成为提升全产业链竞争力的核心驱动。
未来，睿瞳科技希望凭借强大的AI技术实力与卓越服务质量，与施耐德电气及更多生态伙伴构筑起坚实的战略同盟关系。共同深化AI等前沿技术与场景应用的融合创新，探索更多高可用、可复制的创新解决方案，进一步增强自身核心竞争力及抗风险能力的同时，助力我国工业实现数字化转型和智能化升级，为我国产业数字化、智能化、绿色化转型升级与高质量发展赋能。
