在国家推动制造业智能化、绿色化、融合化发展的政策导向与行业竞争加剧的双重背景下，钢铁企业设备运维工作面临三大核心痛点亟待解决：一是复杂工况下设备预测性维护能力不足，故障隐患发现和诊断的时效性欠缺；二是关键设备服役状态缺乏科学的量化评价手段，劣化趋势难以监控，容易引起生产稳定性和产品缺陷等问题；三是数据价值挖掘和多业务协同分析能力弱，设备运维工作与生产、质量、成本等业务协同优化难。北科工研近年来围绕“AI+设备运维”开展一系列技术创新，为设备保障打造一张坚固的数字“防护网”，有效提升企业设备综合效率OEE。

01 “AI+设备运维”整体思路

针对冶金行业设备运维三大核心痛点，深度融合人工智能技术与设备运维全流程业务，构建“平台+数据+AI模型+场景应用”的智能赋能架构，锚定“多模态数据智能汇聚、AI驱动故障诊断预警、深度学习赋能多业务协同” 三大核心方向，通过深度学习、知识图谱、AI智能体等技术的深度应用，核心推动两大变革 —— 从“人找异常”到AI主动发现异常、从“管故障”到AI主动排查隐患，构建“一站式”设备运维智能体服务平台，实现从单点人工运维向体系化智能运维转型，全方位破解钢铁企业设备运维的核心难题。

02 “AI+设备运维”典型AI应用场景介绍

（1）破解复杂场景下多模态数据汇聚——从数据杂乱到结构化赋能

钢铁行业设备运维涉及MES、SCADA、点检系统等多系统数据割裂，传感器、文档、音视频等多模态数据格式杂乱无统一标准，数据关联分析难度大、价值挖掘效率低，无法为后续智能运维提供有效数据支撑。为此构建了基于AI驱动的多模态数据融合体系，对期刊论文、专利标准、故障报告、现场音视频等非结构化数据进行智能解析、分类标引，搭建适配钢铁行业的“工业资源层-知识经验层-企业应用层”三级专属知识库架构，实现数据与知识的分层管理、按需调用。

效果对比：构建5大类数据标准化AI模型，开发15类数据处理核心组件，解决20类跨系统、跨类型数据关联问题，让设备运维全维度数据“看得见、流得畅、联得上”，让行业知识与现场经验“管得住、查得到、用得好”，为AI故障诊断、协同优化筑牢坚实的数据与知识根基。

（2）基于AI智能体的多维度故障诊断——从经验判断到精准识别

钢铁企业高负荷、复杂工况下设备故障预警滞后，高度依赖运维人员经验，存在定位不准、漏判误判率高、故障处置效率低等问题，且无法提前捕捉设备早期劣化态势，易引发非计划停机。

创新搭建“隐患+故障”双主线AI智能体服务平台，隐患主线通过AI智能体对设备振动、温度、压力等多维度运行数据进行实时建模分析，精准捕捉轴承磨损、阀门卡滞、温度异常等设备早期劣化征兆，实现隐患提前预警；故障主线依托成熟的AI规则引擎与大量的历史数据、知识库，对设备故障进行多维度数据交叉验证，快速定位故障根源。

效果对比：达成设备故障漏报率≤5%、故障监测综合准确率＞90%，可精准识别机械、电气、液压等多类型设备的早期故障征兆，推动设备运维从传统 “事后维修、经验判断” 向 “预测性维护、精准诊断” 转型。

（3）基于深度学习的多业务协同优化——从单一运维到联动提效

传统运维决策模式无法支撑生产全局协同优化，其中关键设备服役状态缺乏科学的量化评价手段，无法与产线效率、生产稳定性和产品缺陷等问题进行关联分析。

搭建基于深度学习的跨业务联动AI优化框架，通过深度学习算法打通设备运行数据、生产计划排产数据、产品质量检测数据、工艺参数数据等多维度核心数据，构建设备状态与生产效率、产品质量的量化关联分析模型，并对设备运行参数提出优化建议。同时基于模型分析结果，联动生产部门调整排产计划、联动质量部门优化检测重点，让运维决策深度融入生产全流程。

效果对比：精准量化设备运行状态对产线效率、产品合格率的影响系数，达成设备综合效率OEE提升5%，实现设备保障、生产效率、产品质量的同步提升。

（4）基于自然语言模型的AI运维助手——从人工点检到智能协同

钢铁企业设备点检依赖人工现场记录、线下查询资料，存在点检工作量大、操作不规范、知识查询效率低等问题，且新老员工知识传承慢，故障发生时无法快速调取设备信息、操作规范与处置方案，影响故障处理效率。

通过深度整合多模态知识库、多维度故障诊断模型及多业务协同分析模型，打造轻量化、场景化的智能运维助手。运维人员可通过语音/文字快速查询PHM专业知识、设备技术参数、点检标准、操作规范、异常报警处置流程等核心内容，及实现点检工作的数字化、智能化管理。

效果对比：不仅实现点检工作量降低60%以上、故障处理效率提升40%以上，大幅减少因操作不规范、知识查询滞后导致的运维失误；同时通过自然语言交互实现行业知识与现场经验的快速调取、高效传承，全面提升设备运维工作的准确性、操作规范性与知识复用效率。

03 “AI+设备运维”推广应用

借助设备智能运维平台的项目落地，“AI+设备运维”相关技术与场景已在国内数十家大型钢铁企业成功应用，借助“一带一路”推广到海外，覆盖热连轧、宽厚板、炼钢、有色冶金加工等多产线多品类。通过与企业深度联合开发，在本地化平台沉淀海量设备运行、故障诊断、工艺精度全维度数据，集成多款智能运维功能模块，积累体系化行业设备运维核心知识。平台服务能力覆盖行业主流产线，实现设备状态监测到运维协同全流程与AI深度融合，显著提升企业运维数智化水平与生产稳定性，为行业数字化转型、高质量发展筑牢设备保障根基。