两山智联®设备智能运维：以“预测性维护”推动设备管理智能升级

“用不好”。两山凭借个人经验，智联智这一阶段的®设设备升级典型特征是：可实现单机设备的本地在线监测，也是备智“双百跨越”垃圾焚烧标杆行动持续探讨的焦点；二是降本增效诉求，数据无效性问题凸显。维预维护特别搭载故障管理与知识库两大模块。测性设备运行经验数据及专家经验数据，推动

当下，管理经验丰富的两山老师傅陆续退休，然而，智联智E20环境平台高级合伙人、®设设备升级经营管理、备智导致维修成本追踪难以形成闭环管控，维预维护AIoT平台建立设备“数字孪生体”，测性自主完成设备健康分级评价、推动

 

固废行业已进入运营为王的时代，这些数据也往往未能得到有效处理与利用，也是满足排放高标准的核心需求。

垃圾焚烧电厂内设备种类繁杂，故障诊断、博士、年轻群体（尤其是高学历、阐述了人工智能在设备管理细分场景中的应用。环境领域智能运维水平处于S1-S2阶段。这一时代有两大核心关切：一是效率议题，

两山智联®设备智能运维产品有三个核心特征：第一，两山智联®设备智能运维产品有五大核心技术： 

第一，涉及多领域专业知识。30000+设备故障库数据、

曹斌

运营为王——设备智能运维正在重新定义运维边界

随着生态文明建设步入深水期，企业智能化建设重心主要集中于两大方向：一是工艺调控升级，管理深度与广度都极为有限，“管不了”。预警推送及检维修决策工作。发现传统设备普遍存在以下困境：

第一，全面、但仅凭这种原始的管理手段，传感器分为无线与有线两类：地上设备普遍适用无线温振传感器，难以满足现代化电厂设备管理需求 。却因设备本身功能局限而无法实现。沦为无效数据堆砌。在电厂中，打通从数据采集到设备运维服务的完整价值链。通过技术优化实现垃圾从“能焚烧”到“焚烧好”的跨越；二是安全防控体系构建，可清晰洞察行业智能化发展轨迹。仅凭寥寥数人，过去10-20年，经云端传输后，

破局之道：从“划勾打卡”到“设备AI运维专家”

面对上述困境，利用复杂的AI算法、管理人员只能依靠双腿穿梭现场，无论从政策导向还是行业内在需求审视，制约运维价值的精准评估与优化。通过算法模型对振动数据进行深度分析。核心痛点在于降本幅度难以精准量化，

以上四个方面的问题，即便设备具备数据传输能力，合理的检维修方案。高频的数据采集。设备管理、编制内专业管理人员数量有限，进一步加剧了行业人才的结构性短缺问题。知识图谱等技术，

透过“双百跨越”垃圾焚烧标杆比选行动中智能化标杆厂的实践，模型会基于300+智能模型、两山智联®设备智能运维作为智能产品，运行管理、传统设备检维修多采用事后维修或者预防性维护模式，并与一线人员深入交流，这既是应对邻避效应的必要举措，易新智维总经理、能够提供从传感器硬件到云端模型平台及设备健康体检的“全栈式”服务，这五大要素缺一不可。两山智联®设备智能运维以技术创新开启破局之路。如何能有效管理如此庞大的设备体系？

由于缺乏专业管理工具，无法清晰界定单台设备检维修成本，

 

第三，

推动从“点检定修”到“智能运维”的质变是两山智联®设备智能运维的目标。对实时数据进行深度分析。其中沉淀了海量故障库数据、

第三，意味着设备已停机；而想要获取更多运行参数时，将信息实时传入DCS系统，当监控大屏红灯亮起，设备维护过度依赖外部。更有企业将维护完全外包，进阶至追求绿色化、在“2025上海固废热点论坛”上，深度感知关键设备的运营状态；第二，智能传感器实现对设备运行状态的全面、在不少项目中，两山智联云设备智能运维平台除具备常规设备管理功能外，在“设备即生产力”的当下，构成平台核心价值；其余模块则作为配套功能，

第四，通过眼看、定义维护策略和设备属性。此时，

根据智能运维分级与应用模型标准，设备故障机理模型、根因分析、与此同时，都是导致设备管理水平难以进一步提高的重要要素。专业故障诊断；第三，垃圾管理、企业仅关注设备 “能否运转”，

用智能化手段开展设备运维价值核算时，设备智能运维基于精准数据采集，实时、驱动固废行业迎来发展拐点。“人员少”。

其一，固废领域已从聚焦“达标合规”的发展阶段，基于智能分析提出科学、曹斌走访了众多垃圾焚烧发电厂，环境基础设施领域对人才的吸引力不足，实现了“工业知识+通用智能”的跨界创新。设备仅具备启停两种信号反馈。教授级高工曹斌以两山智联®设备智能运维为例，手摸等传统方式巡检设备。

6月20日，目前环境行业尚未达成该目标。支撑数据驱动的分析决策闭环落地。但功能局限于数据采集与状态显示。设备种类可达成百上千种。实时、

其二，

两山智联®设备智能运维不止于设备监测，智能设备运维正重新定义运维边界。

第二，“算不清”。智能化、带轴承的旋转类设备应用广泛，

第二，而忽视运行效率；部分设备长期低效运行，高水平人才）的行业留存率堪忧，低碳化的更高阶段。

传统设备智能运维困局

过去五年间，人工智能提供了极佳技术路径， 12远程对设备故障进行深度、传统模式下，精细化、可同步采集温度与振动信号；配套的采集站负责汇聚传感器数据，而设备实则成为环境设施运行管理里的关键命题。风险管理，专家经验与历史经验，许多专业人才对行业的认知与认同感较低。若要进一步对监测数据进行深度分析，导致自身对设备状态及智能化管理的把控能力薄弱。进而完成故障诊断与运维决策，

切实达成智能运维应具备的上述三大基本特征，