港口设备预测性维护

方案概述

面向港口码头行业的设备预测性管理的解决方案，将传统"定期检修+故障维修"模式升级为"状态监测→预测报警→工单派发→闭环验证"的智能运维流程。基于AI预测结果与建议，不仅可以动态调整备件库存，提升关键备件的库存周转率，形成设备全生命周期数据库，为码头自动化改造提供决策依据。还可以减少设备非计划停机时间，提前发现设备安全隐患，避免因设备故障导致的货物损毁事故。从经济效益、安全效益两个层面助理数字化、绿色化码头建设。

行业痛点

各种形态的起重机、堆取料机、输送带是港口码头的主要工艺设备，集装卸、搬运、运输功能于一身，是决定生产高效运转的关键因素，其作业能力直接影响港口吞吐量。此类设备顶端的小车移动机构、吊钩起升机构故障率高，但因为此类设备整体高度较高，导致人工监测难度大、危险系数高，因此，由传统的被动性人工巡检向主动性预测性维护与预知维修转变是必然的，可以实现设备安全运行、降本运维成本、提升综合效率、改善工作体验的预测决策闭环管理，帮助企业提升人与设备的安全管理水平，实现数字化智能化的管理模式。

解决方案

全场景设备监测

真趣设备预测型维护具有行业领先的有线及无线传感器矩阵，可监测各类设备，与行业场景深度适配。用户无需采购多品牌传感器，一套方案解决所有设备监测需求，降低管理复杂度。业界首创三轴频率响应均衡技术，攻克工业监测领域“感知精度不对称”这一业界难题，故障诊断可靠性高。
智能诊断监测平台

结合GIS地图实现可视化设备运维管理，支持“集团-工厂-车间-设备”的端到端分级范围管理。以“提前发现设备故障、减少非计划停机、设备全生命周期管理”为核心，由“被动维修”到“主动预防”，实现了设备安全运行、降低运维成本、提升综合效率、改善工作体验的预测决策闭环管理，帮助企业提升人与设备的安全管理水平，实现数字化智能化的管理模式。
AI智能监测诊断

系统采用AI智能分析，融合DeepSeek，构建专门针对工业设备领域的深度学习模型（卷积神经网络等）。经过故障机理模型和设备故障数据的强化训练，自动分析诊断故障部位，生成维修建议，可成熟运用于工厂各类设备异常监测与故障诊断。模型具备自主学习能力，随着使用者的持续训练，模型与工厂匹配度会越来越高。
专家全年诊断服务

365*24小时云端专家支持，由专业设备诊断团队提供设备故障诊断服务，提供实时故障分析诊断与月度设维护报告。当设备运行异常，遇到复杂情况时，真趣设备诊断专家团队可第一时间实施远程指导，提供最佳解决方案，时刻为设备的安全稳定保驾护航。

主要产品

设备预测性维护

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项目案例

江苏连云港港口股份有限公司

中国5A级物流企业。现拥有28个通用和专业化泊位，参股经营3个通用泊位、4个集装箱泊位，控股经营两条中韩客货班轮航线。
中海油（南通）港口有限公司
天津港（集团）有限公司
国投钦州港口有限公司
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