工业设备能像医生一样进行自我诊断？这听起来或许像科幻情节，但如今已成为现实。一组数据足以说明成效：生产线异常故障发生率显著下降80%，非计划停机时间减少40%，每年在设备故障、停机及维修方面的费用节省超过500万元。这并非天方夜谭，而是邯郸市裕泰化工集团启用工业设备预测性维护大模型后交出的真实答卷。该大模型近期已顺利通过国家备案。

——垂直大模型赋能产业高质量发展（七）

5月14日，裕泰化工集团焦化分厂化产车间内，设备轰鸣声此起彼伏，核心装备——煤气鼓风机正平稳运行。设备工程师王晓辉指着机器介绍道，这台设备上安装有14个传感器，实时监测温度、振动、位移等关键工况数据。如今，借助工业设备预测性维护大模型这位智能“设备医生”，潜在隐患能够早发现、早处理，彻底告别了过去那种“事后救火”的被动运维模式。

焦化行业普遍面临一个共性挑战：设备密集、工艺复杂，设备管理维护始终是生产经营的重中之重。长期以来，业内大多采用“事后抢修+定期维保”的模式，但设备故障往往具有隐蔽性，突发性停机难以预判，这让许多企业倍感困扰。

王晓辉在裕泰化工工作了近二十年，与团队共同管理着集团近5000台设备。他印象尤为深刻的是，几年前在一次巡检煤气鼓风机时，发现振动频率异常，紧接着设备便突发停机，直接打乱了后续生产流程。当时，他们一边紧急切换备用设备，一边组织抢修。“从排查故障原因到采购零部件，耗时整整一周，仅维修费用就高达20万元。”王晓辉回忆道。

设备的运行遵循自身规律，大致可分为三个阶段：磨合期、稳定运行期和机能衰减期。绝大多数故障都发生在机能衰减阶段。裕泰化工生产管理中心总经理窦国英坦言，设备维保的核心，就在于精准把握最佳检修时机。

过去，定期维保主要依赖资深技术人员的经验判断。检修过早，设备仍处于稳定运行期，会平白增加成本；检修过晚，设备已经进入衰减期末端，故障频发，原本计划的小修往往被迫升级为中修甚至大修。

针对裕泰化工的实际痛点，邯郸泓联智宇科技有限公司负责技术研发，裕泰化工提供应用场景，双方通力合作，成功开发了这款工业设备预测性维护大模型。目前，煤气鼓风机、压缩机等107台核心设备的温度、振动等运行数据均已实现实时采集。

“现在，通过大模型生成的设备运行曲线，就能精准判断何时该进行检修。”王晓辉表示。引入大模型后，公司构建起设备全流程智能运维体系，设备管理实现了从被动维修向主动预防的跨越式转变。

5月14日中午12点整，王晓辉正在用餐，手机突然弹出告警信息：11时59分59秒采集到的1号循环气压缩机总进气压力数据出现异常。“这是大模型实时采集的数据。”他立刻放下筷子仔细查看。“虚惊一场，应该是工艺流程控制出现了微小波动，并非设备故障。”确认后他才松了口气。

即便真的出现异常，工程师也能快速锁定问题。“以前只知道设备出了故障，但不知道具体哪里坏了，只能靠经验丰富的老师傅拆开设备逐一排查。现在有了大模型，能精确定位到具体零部件、具体区域，维修效率大幅提升，新员工也能很快上手。”王晓辉说。

“大模型带来的实际效果，远超我们预期。”窦国英表示。依托大模型，公司能够精准把控设备维保时间节点，维保人员提前介入处置，有效延长了设备使用寿命。他举例说明：循环水泵原计划每半年需检修一次。但去年一年，根据大模型实时监测数据，水泵运行工况稳定，公司未按原计划进行检修。直到今年第一季度，结合设备工况变化，才实施定期维护，使设备健康运行周期延长了两个阶段。

大模型带来的好处，不仅体现在降低检修成本上，还推动了备品备件管理的精准化、科学化转型，有效减少了流动资金的占用。

企业设备种类多、型号复杂，维保人员在提交备件需求时，往往会罗列所有相关零部件。“结果备件库积压了大量不常用的零部件，而设备突发故障时，却很难找到对应的备品备件。”窦国英说。过去，公司备品备件库占用的流动资金至少达2000万元。

“现在完全不一样了。”王晓辉说，设备报警后，维保人员确认需要检修，系统会自动将工单流转至备品备件库，自动匹配需要更换的零部件，支持一键提取。有库存就直接锁定，防止误提；无库存则自动生成采购订单，补货后及时提醒维保人员提取。

更让王晓辉惊喜的是，通过大模型生成的精准分析数据，还能反推备品备件的合理储备数量与适配型号。这样一来，既避免了不必要的库存积压，又能确保关键备件足额储备，进一步盘活流动资金。如今，集团备品备件库存成本较以往降低了30%。

今年初，看到裕泰化工从大模型中切实受益，邯郸多家化工企业主动联系邯郸泓联智宇科技有限公司寻求合作。公司负责人表示，未来将持续拓展大模型的应用场景，让更多企业享受到科技赋能的红利。（河北日报记者 米彦泽）