我们为工业企业提供什么
东标物联依托与 SKF 的合作，引入其在旋转设备状态监测、故障诊断与预测性维护领域的产品与技术能力，结合自身工业物联网技术基础，为工业企业提供设备状态监测、预测性维护与设备可靠性提升解决方案。
设备状态监测
持续或定期采集振动、温度等关键参数，掌握设备真实运行状态。
故障诊断
通过专业分析工具与诊断规则，识别异常类型、部位与严重程度。
预测性维护
把状态数据转化为维护决策，由被动维修转向按需维护。
可靠性提升
建立持续的设备状态数据与诊断能力，降低非计划停机风险。
工业企业真正要解决的，是设备可靠运行
对连续生产行业而言，设备可靠性不是单纯的维修问题，而是生产效率、运营成本与安全运行的基础。
突发故障与非计划停机
关键设备故障可能导致整条产线停机，损失远高于维修成本本身。
传统巡检存在局限
人工与周期检测难以持续掌握状态变化；高危、防爆、高空区域巡检难度大。
专业诊断能力不足
企业已有大量设备数据，却缺少持续分析与故障诊断能力。
维护成本与备件双高
过度维护与维护不足并存，备件资金占用高。
从“设备故障后维修”走向“基于设备状态的维护”
| 对比维度 | 故障后维修 | 定期预防性维护 | 预测性维护 |
|---|---|---|---|
| 维护时机 | 故障发生后 | 固定周期 | 基于状态与 AI 预测 |
| 停机影响 | 高（非计划） | 中（计划性） | 低（精准计划） |
| 维护成本 | 高（连带损坏 + 停产） | 中（过度维护） | 低（精准干预） |
| 数据依赖 | 无 | 经验 / 台账 | 实时数据 + AI 诊断 |
| 适用场景 | 低价值备件 | 易损件 / 法规要求 | 关键主机 / 高危设备 |
让设备状态可感知，让异常风险可预警
从现场感知到维护决策，构建完整的设备可靠性管理链路。
设备感知
传感器采集振动、温度等状态参数
数据连接
有线 / 无线方式汇聚到边缘与平台
状态监测
趋势分析与异常识别，持续跟踪
智能分析
机理模型与 AI 算法结合分析
故障诊断
定位故障类型、部位与严重程度
预测性维护
形成维护建议与检维修计划
覆盖便携、无线与在线的完整监测体系
根据设备重要程度、运行工况与故障周期，选择匹配的监测方式。
从“发现异常”到“知道为什么异常”
诊断分析平台与 AI 引擎结合，把设备数据转化为可执行的管理决策。
诊断分析平台
深度融合机理模型与 AI 算法，实现从基础振动分析到复杂故障诊断的全链条智能诊断。
- 10+ 专业模块：频谱分析 / 轴心轨迹 / 阶次跟踪 / 齿轮检测 / 功率倒谱
- 双模诊断引擎：规则驱动 + AI 驱动
- 通过 OPC / API / Modbus 与 PLC、MES、EAM 互通
- 自动生成诊断报告，支持本地与云端部署
AI 预测性维护引擎
“监测 – 诊断 – 决策 – 报告”全流程自动化，实现设备健康 7×24 小时智能托管。
- 自动匹配轴承库与故障案例库，智能生成维护方案
- 模型自学习，适配不同设备类型，一键部署
- 减少约 80% 人工分析时间
- 轴承故障识别准确率达 95%
设备运维改善效果
基于状态监测与预测性维护能力，在真实工业现场实现可衡量的改善。
以上数据为行业通用参考值，实际改善效果因行业、设备状况及实施范围不同而有所差异。
面向连续生产与关键设备行业
方案已在多类工业场景落地，可按行业特点定制监测策略。
石油石化
面向泵、压缩机、风机等关键旋转设备，降低非计划停机风险
钢铁
面向轧机、齿轮箱等冶金设备，提升设备运行可靠性
大型制造业
覆盖风机、电机、减速机等通用设备，实现预测性维护
电力能源
针对发电设备及辅机系统，提供状态监测与诊断方案
矿山
面向提升机、输送系统等重型设备，适应复杂工况环境
造纸
面向烘缸、辊子、电机等造纸设备，减少非计划停机
制药
面向关键生产设备，保障连续生产、降低运维成本
半导体
面向洁净厂房环境，保障电机、风机、泵等设备的连续稳定运行
铁路轨交
面向轴箱轴承、牵引电机、齿轮箱等关键部件，保障行车安全
在线监测覆盖核心产线，提前发现多起齿轮箱轴承早期故障，避免非计划停机造成的生产损失。
实施状态监测后提前发现多起设备异常，非计划停机明显下降，并建立起预防性维修流程。
对压缩机、循环泵、风机等关键设备分层监测，在防爆与腐蚀环境下替代高危人工巡检。
从关键设备开始，验证预测性维护价值
设备现场评估
识别关键设备、重要旋转设备与高风险设备
监测方案设计
按工况与故障周期选择便携 / 无线 / 在线方案
产品部署
完成传感器部署、数据采集与通信连接
数据分析与诊断
监测 → 检测 → 分析 → 诊断
维护决策
形成异常预警、维修建议与检维修计划