山西
工业电机是制造业生产体系的核心动力单元，电机突发故障极易造成整条生产线停滞。面向中小制造企业痛点开发的轻量化电机智能监测系统，依托多模态传感与人工智能算法，可识别 65 类电机典型故障，实现故障提前 5～7 天预警，这项源自产教融合的科创成果，已在多家工厂完成现场工况验证。
长期以来，中小制造企业在电机设备管理上普遍陷入两难处境。传统运维依靠运维人员现场巡检，借助听针、测温等经验手段排查隐患，漏检、滞后问题突出，大多只能执行故障后维修，设备突发停机往往带来不小的经济损失。而市面上成熟的在线监测方案大多定位大型工业项目，部署成本高、改造工作量大，很难在中小企业大范围落地。立足工业现场的真实痛点，研发团队历时两年多完成需求调研、技术攻关与样机迭代，打造出这套轻量化电机在线监测解决方案。
整套系统由前端采集终端、边缘计算模块以及云端运维平台共同构成。仅需加装巴掌大小的采集终端，无需对原有产线开展大规模改造，即可适配普通异步电机。设备同步采集振动、声学噪声、温度、磁场多维度运行数据，依托自研 AI 算法完成信号特征解析，可识别轴承磨损、转子偏心、绕组缺陷等共计 65 类电机典型故障，能够在故障爆发前 5‑7 天输出预警提示。经过多家制造企业的现场工况试点测试，系统故障预警准确率可达 96% 以上，把过去依靠老师傅经验听音辨故障的模式，转变为移动端可随时查看的数字化预警，有效压缩非计划停机时长，降低现场运维人力投入。
从课堂理论知识到可落地的工业产品，该项目也是产教融合创新实践的典型缩影。研发人员扎根生产一线挖掘真实技术需求，把专业理论转化为适配中小企业的实用装备。
据了解，研发团队还将持续沉淀现场实测数据，后续计划把监测诊断能力延伸至减速机、水泵、压缩机等更多旋转类工业装备，持续迭代轻量化设备健康诊断产品，助力中小制造企业低成本推进设备运维数字化转型。
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