设备预测性维护，设备健康管理，智能巡检系统，设备智能巡视-中讯数字

设备智能巡视&设备预测性维护解决方案

烛龙智能巡检系统让设备智能管理能够快速落地，高效协同实现数字化效益

智能巡检系统通过对视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等设备语言分析建模及智慧服务软件系统，为半导体、3C、能源等众多行业提供生产设备运维、巡检运维一体化智能解决方案，打造稳定连续、高效的生产力。

烛龙智能巡检系统

智能巡检系统（设备智能巡视）是一种利用先进技术（如物联网、人工智能、机器视觉、深度学习等）自动化、智能化地完成对特定区域或设备的定期检查与维护的工作方式。

设备预测性维护

设备预测性维护（预测与健康管理PHM）是利用人工智能、数据分析和自动化等技术手段，实时监测和分析设备运行数据，以预测和预防潜在故障的方法。

智能巡检系统行业案例

火电、煤矿行业、石油化工、风电、核电、数据中心行业案例

火电、煤矿行业

智能巡检系统解决噪声、高温高湿等恶劣环境，加之设备密集、仪表繁多且布局复杂，人工巡检不仅效率低下，且极易发生错检、漏检，给安全生产埋的隐患。

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石油化工行业

在石油化工这一复杂且高风险的行业中，智能巡检系统解决高压柜、低压柜、变频柜等关键设备数量庞大、种类繁多，传统的人工巡检模式面临着严峻挑战的问题。

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风电行业

在风电行业，往往伴随着极端的环境条件：噪声轰鸣、高温高湿，加之风电机组上密布的各类仪表和复杂的排布，这些问题依靠设备智能巡视得以解决。

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核电行业

巡检人员需在极端条件下进行长时间、高强度的工作，不仅劳动强度大，且难以保证巡检的全面性和准确性，错检、漏检现象时有发生。采用设备智能巡视问题得以缓解

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数据中心

在数字化转型的浪潮中，数据中心作为企业的信息心脏，其安全、稳定与高效运行成为企业竞争力的关键要素，设备智能巡视为其保驾护航。

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合作企业

我们深知合作才能共赢，和众多知名企业达成智能巡检系统/设备预测性维护的深入合作

新闻动态

智能巡检系统/设备健康管理

中讯动态行业资讯

设备预测性维护核心算法是什么？设备预测性维护算法应用在哪里

在设备预测性维护体系中，算法是核心驱动力，相当于整个系统的“大脑”——脱离高效算法，再多的设备运行数据也无法转化为精准的故障预警与维护决策。

2026-01-31

设备预测性维护算法有哪些？设备预测性维护算法典型应用场景介绍

在智能制造体系中，设备预测性维护（PdM）的核心竞争力源于算法对数据价值的深度挖掘。从振动信号的异常波动到温度趋势的细微偏移，算法通过“数据翻译”将设备“健康语言”转化为可执行的维护决策，成为企业从“经验运维”迈向“智能运维”的关键引擎。

2026-01-31

设备预测性维护与预防性维护有什么不同

在智能制造与工业互联网的浪潮下，设备维护正从“坏了再修”和“到期必修”的模式，向更智能的预测性维护 (PdM) 演进。尽管两者都属主动维护，但其决策逻辑、技术架构和适用场景截然不同。

2026-01-25

设备预测性维护与预防性维护的核心区别，企业该如何选择？

在工业智能制造升级进程中，设备运维模式直接决定企业生产效率、运维成本与核心竞争力。目前市场上应用最广泛的两种运维模式——预测性维护与预防性维护，常被企业混淆，导致选型失误：要么盲目投入预防性维护，造成备件与人力浪费；要么跟风布局预测性维护，却因方案不适配难以落地。

2026-01-25

智能制造设备预测性维护解决方案

智能制造时代，设备已成为生产核心枢纽，但其复杂度与集成度的提升，让传统运维模式陷入“停机损失高、维护成本高、资源浪费高”的三重困境。

2026-01-18

设备预测性维护智能制造行业应用

在“人工智能+制造”与智能制造加速融合的背景下，设备预测性维护（PdM）已成为智能工厂的核心能力之一。它不仅是保障连续生产的关键，更是构建“设备会说话、产线会思考”智能体系的技术基石。

2026-01-18

设备预测性维护是什么工业设备预测性维护的必要性

设备预测性维护（Predictive Maintenance，简称PdM）是一种基于实时数据采集、状态监测与智能分析技术的先进维护策略，其核心目标是在设备发生故障前精准识别潜在风险，从而在最佳时机安排维修或更换操作，最大限度地避免非计划停机和资源浪费。

2026-01-11

什么是设备预测性维护工业设备预测性维护怎么做

在工业 4.0 浪潮席卷全球的当下，制造业正经历从传统经验驱动向数据智能驱动的深刻变革，设备作为生产活动的核心载体，其运行状态直接决定了生产效率、产品质量与企业效益。

2026-01-11

设备预测性维护优势解析：从可靠性提升到ROI可量化

在工业4.0与智能制造的推动下，设备运维正由“被动抢修”转向“主动预防”。预测性维护（PdM）以多传感器+云边协同+智能算法为核心，通过对设备运行数据的持续采集与建模分析，在故障发生前给出可执行的维护窗口，实现安全、质量、成本、效率的综合最优。

2026-01-04

设备预测性维护核心优势：从成本、效率到安全的全维度革新

　　在工业生产数字化转型的关键阶段，设备运维模式正经历从“事后抢修”“定期维护”到“预测性维护”的根本性变革。传统运维模式下，企业普遍面临“故障突发难把控、过度维护耗成本、安全风险难预判”的困境，非计划停机损失占年营收比重可达5%-8%，维护成本占生产成本的15%-30%。

2026-01-04