（作者：许新）智能制造时代，对于设备的可靠性要求提高，对于设备维护管理的要求也会随之提高。对工业企业而言，设备作为企业资产的一部分，是一切生产制造的基础。因此，设备运营与维护的重要性不言而喻。传统的设备运维模式存在故障不可预测、运维成本高、管理手段不足、安全生产事故多发等痛点。

　　随着近年来以物联网、云计算和大数据等技术为特征的全数字化制造的迅猛发展，一种更加高效的维护模式——预测性维护逐渐成为未来企业的核心需要。设备的健康状态及运行情况将会得到随时随地的实时监测，使检修变得有据可依，有理可循。在机械工程与智能制造研究领域，机械工程师周晓兰发明的原创技术成果“基于人工智能算法的设备故障预测诊断系统V1.0”让机械设备的预测性维护成为可能，为工业设备的维护管理工作提供了可靠的技术支持，避免因发生故障造成较长时间的停产，实现了工业生产效率的大幅度提升。

　　在当前的工业环境中，大型机械设备比如电动机、风机组、液压泵站等，已经成为现代大规模生产装置的关键设备。这些设备要求长周期连续运行，一旦故障停机可能造成重大经济损失，甚至导致重大安全事故的发生。对这些机械设备的预测性维护主要依靠在设备上部署一个或多个测点，采集振动、温度等数据，通过对数据的实时分析和判断，预测设备异常情况并精准定位设备故障。传统的设备监控多基于有线传感器的本地部署解决方案，人员在中控室或者监控大厅监测设备的运行状态。这些系统不仅体积大、成本高，在部署复杂度、响应速度上都面临巨大挑战，不足以实现企业的真正需求。

　　相较于传统的设备监控系统，“基于人工智能算法的设备故障预测诊断系统V1.0”在应用与操作方面有了多项突破。首先，周晓兰在技术研发中，使底层边缘端的设备数据通过无线网络等传输给数据集成层，以此来实现相关数据的收集工作。第二层周晓兰设计为数据中台层，会提供PaSS服务，同时，也会进行元数据管理，并支持深度学习引擎。此层是数据存储的核心，数据库的性能和稳定性表现会直接影响整体架构的性能。第三层则是数据访问和分析服务层，提供各种实时数据查询的API和访问服务，分析服务方面，也提供相关算法库。最上层提供面向用户直接需求的功能模块，例如设备管理、故障预测、备品备件管理等应用集成功能。此外，相关监控工具一直贯穿整个架构始终。

　　如此设计的优势在于：在边缘层，系统通过边缘计算技术，将算法和算力下沉到边缘端进行部署。传感器的数据采集之后，可以直接进行处理和分析，再进行上传。这样就实现了设备异常的高速响应，传感器的超低功耗和超长的工作寿命，在提高10倍以上响应速度的情况下，寿命能够延长2-3倍。在中间层，周晓兰为系统提供了一整套的数据库管理方式，特别是针对典型旋转机械的算法库，能够精准监测设备运行状态、故障诊断等。而在最顶层的设备管理级的应用当中，由于精准掌握了数据源，目前算法的准确率在测试平台高达96%—98%。

　　目前，这项技术已经在国内众多工业企业中得到应用，基于该系统的预测性维护减少了突发故障的发生率，并显著提升了设备的使用寿命和稳定性，为企业节约了大量的维护成本和潜在的停工损失。除了防止故障发生外，许多企业还根据系统提供的数据和分析结果，实施了更为科学的维护决策，优化维护计划和资源分配，实现更高效的资源利用和成本控制。在预测性维护场景中，系统可利用数字孪生技术随时随地监控设备的虚拟复制品，消除了不便或不必要的工厂车间行程，使用人工智能分析也可能更快地发现异常，从而为客户提供更好的预测性维护服务。江西某应用企业表示，该系统的应用让行业采集并留存更高精度、更长周期的数据成为可能。该系统重视数字孪生和人工智能的赋能，大大提升了对工业互联网底层的基础设施，无论是硬件还是软件平台，数据库还是算法的性能要求，这也给新一代时间序列数据库更大的场景应用机会和市场想象空间。

　　作为中国机械工程与智能制造的领军人物，周晓兰不仅在技术发明上取得了突破性成就，而且在推动行业创新、培养新一代工程师方面做出了杰出贡献。在担任第七届“机械工业科学技术发明奖”评审委员会主任的过程中，周晓兰积极推动科技创新，挖掘和表彰那些在机械工业领域做出杰出贡献的科技成果和个人，以丰富的专业知识和敏锐的行业洞察力，为中国机械制造业的科技进步和人才成长提供了强有力的支持。这不仅激励了科研人员投身于科技创新之中，也为整个行业树立了高质量发展的标杆，引导着行业的科技创新方向，促进了机械工业的科技进步和产业升级。通过这些活动，周晓兰不仅对提升中国机械工业的国际影响力做出了贡献，也为推动中国从制造大国向制造强国转变做出了重要贡献。展望未来，随着周晓兰等领军人物的不懈努力，中国机械工程有望实现更多突破性进展，推动制造业向更智能、更绿色、更高效的方向发展。在全球制造业竞争日益激烈的背景下，中国机械工程的未来布满希望，预计将在全球科技创新舞台上扮演越来越重要的角色。