故障根因定位从小时到分钟，非计划停机降低50%：AI如何让设备运维智能进化？| 上海"AI+制造"场景建设指南⑦

【编者按】

本系列逐一解读12个标杆场景，上一期我们解读了高端装备制造行业供应链环节——eto制造供应链智能管控，本期聚焦能源电力行业运维管理环节——设备智能检修及运维优化（受限于篇幅，内容有所压缩，完整版请于文末点击链接下载）。

（配图由minimax agent 生成）

01设备运维的四大痛点

能源电力行业中，火力发电机组承担着基础电力供应的重要任务，需长期保持安全、稳定、高效运行。机组运维水平直接影响电力供应安全、生产效率与运营成本，一旦发生非计划停机，往往会造成显著的经济损失和安全风险。传统运维模式主要依赖人工监盘、经验判断和纸质记录，存在四大痛点：

（一）人工检测流程固化低效

设备故障受多环节耦合影响，目前依赖人工逐一核查关联因素，耗时长。包含大量标准化故障定位操作，挤占抢修响应速度。

（二）协同响应链条长

运维工单处理涉及多部门协作，目前信息传递依赖人工流转，人工模式下工单响应链条长、沟通成本高。

（三）风险预警机制弱

当前运维以事后抢修为主，缺乏完善的预测性维护机制，设备健康预警难度大、效率低。

（四）知识难以资产化

优秀运维经验主要掌握在资深工程师手中，缺乏标准化沉淀机制，知识传承效率低。

02 解决方案：构建"数据采集-智能分析-决策执行-反馈迭代"新范式

本场景由达朗（上海）智能科技有限公司牵头编制，在既有sis系统等数字化基础上贯通"数据采集-智能分析-决策执行-反馈迭代"全流程，构建设备运维的智能闭环体系。

（一）核心技术架构

采用 “中枢智能体 — 业务执行智能体” 两层递阶架构，实现全局决策与具体执行协同、虚实联动，构建 “感知 - 决策 - 执行 - 验证” 智能化运行机制，推动运维从经验驱动向数据智能驱动转变。

多智能体协同架构图

（二）四大核心能力

1.数据采集与融合感知

对接既有系统获取多源数据，对结构化与非结构化数据进行清洗、归一化与融合处理，形成"设备-kks编码-参数-人员-工单"五维关联数据底座。

2.健康度量化与风险预警

对实时数据动态分析，基于运行阈值与趋势变化量化健康状态，自动识别异常与潜在风险，生成分级预警信号并按等级推送处置建议。

3.根因诊断与工单生成

基于行业知识库和机理算法，对异常参数、故障现象、历史数据进行多维关联分析，快速定位根因，自动生成标准化检修工单。

4.工单跟踪与协同管理

实时同步工单执行状态，减少人工沟通成本，运维人员基于系统推送的诊断信息、历史案例及操作指引高效完成作业。

03应用成效：效率与精准双赢

04实施路径

（一）数据准备

（二）算法与算力

算法层：设备健康量化及风险预警（时序预测与非线性建模），故障根因诊断（知识图谱、机理模型、强化学习）

算力配置：采用“边缘+云端”混合架构，边缘计算节点（实时数据采集、预处理及轻量化模型推理），云端节点（分级调度、故障诊断）。

接口安全：采用标准化api接口，搭载身份认证、专属密钥机制，支持敏感数据脱敏导出。

（三）部署模式

硬件部署：边缘信创盒子 + 传感器网络。

模型训练：电厂采集结合aigc扩充训练样本，快速完成核心机组、关键辅助设备及sis系统的适配。

云边协同：边缘实时检测、预警推送。云端分级调度，故障诊断。

05实际案例

上海某能源电力专精特新骨干企业，围绕火电核心设备检修环节，率先探索ai智能体在运维管理场景中的落地应用，构建“健康度量化-风险预警-根因诊断-检修优化”全闭环智能运维体系。通过数据智能融合、设备健康动态研判、故障精准定位、工单智能协同管控，替代传统人工盯盘、经验排查、纸质流转的运维模式，将传统2-4小时的故障根因排查时长压缩至分钟级，有效解决跨部门运维协同滞后、潜在风险预警滞后、运维经验难以沉淀复用等核心问题，并与sis等既有系统打通，大幅缩短工单处理、设备消缺全流程周期。有效降低设备非计划停机概率与人工运维成本，实现运维经验数字化沉淀与标准化复用，全面提升火电设备运维精细化、智能化水平，保障机组安全稳定运行，助力电力企业降本增效。

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上观号作者：上海经信委