设备预测性维护

方案概述

面向石油、炼化等各种危化企业，基于设备机理模型和人工智能的深度结合，构建多场景的设备状态预警模型、设备故障诊断模型，实现从设备状态获取到故障智能预警到故障诊断分析的全流程打通。通过对各种工艺设备的振动、温度、转速、倾角等信息进行的实时监测与诊断分析，实时监测设备的生命周期状态，提升企业安全信息化管理水平和经营效益。

行业痛点

化工关键机泵、大型机组等设备具有转速高、功率大、技术密集、价格昂贵、无备机、检修周期长等特点。一旦发生设备突发故障而停机检修，将造成整个生产装置的全面停产或大幅度减产，企业的经济效益损失十分严重，更有可能发生因为设备故障导致的安全事故。传统“事后维修”模式设备备状态监测滞后，易引发突发故障或事故；计划性检修依赖经验，易造成“过修”或“欠修”，增加成本或埋下隐患，亟需智能化、数据驱动的主动安全管理体系。

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

中化集团南通星辰

成立于1975年，名列国资委“双百企业”名单，主要从事高品质工程塑料及改性产品、彩色显影剂（CD-3）产品的生产与销售。
申华化学工业有限公司
联成化学
宁夏华御化工有限公司
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