项目背景

       某污水处理厂采用先进的污水处理工艺，设计规模为逾万立方米/日。在建设初期，极大地改善了周边水体的环境质量。该厂的建设对保护当地流域的水质和生态平衡起到了至关重要的作用。鉴于此污水处理厂的重要性，用户决定对关键设备的运行状态进行识别与预测，以保障运行稳定性。

  现状分析

       当前厂区急需解决的痛点如下：

            人工巡检导致设备故障发现不及时，造成经济损失；

            设备利用率低，故障停机时间长；

            维护成本高，人力巡检耗费大；

            生产能耗高，能源浪费严重；

            环保设备停机损失大。

       为了有效解决上述问题，我们应当采取以预防为主的策略，充分利用现代信息技术和数据工具。通过运用自动监测、大数据分析、云计算和计算学习等技术手段，对污水处理厂的关键设备进行实时在线监测，并建立一套预测性维护系统。

  解决方案

       CG智能数据系统作为我们的核心产品，集成了工业机理与AI融合算法，致力于为用户提供电机预测性维护的全面解决方案。借助云平台的支持，此系统能够紧密地监控电机的各项运行参数。通过将CG智能数据单元以贴附的方式安装在电机表面，我们能够实时采集电机产生的振动、噪声和温度等关键信号。

        基于这些数据，结合AI融合工业机理的算法进行深度分析，我们能够准确监测电机的状态、评估其健康状况、预警潜在异常，并精确诊断故障。这不仅提升了维护的预见性，而且优化了维修决策过程。通过这种方式，我们实现了真正意义上的预测性维护，确保电机稳定、高效地运行，为工业生产提供了强有力的保障。

  效果反馈

       通过预测性维护的实施，设备故障停机时间减少了45%，显著提高了设备的可靠性和稳定性；

       借助智能运维系统的应用，运维人力成本降低了90%，进一步优化了运营成本；

       通过精确识别设备亚健康状态，及时预警并采取措施，有效降低了能耗，减少能源浪费；