在智能制造的时代背景下，传统的工业设备维护管理方式正在发生革命性变化。过去依靠检修师傅对设备“望闻问切”的运维模式，正逐渐被数字化“治未病”模式——设备预测性维护系统所取代。
01 国家政策导向
国家对于中小企业设备升级的明确要求
工信部、财政部等部门联合发布的《中小企业数字化赋能专项行动方案（2025—2027年）》明确要求：聚焦原材料、装备制造等行业实施大规模设备更新，重点推动中小企业开展“哑”设备改造和关键设备更新。
同时，两部委联合开展的第二批制造业新型技术改造城市试点工作，也重点覆盖石化化工、机械（仪器仪表）等产业，要求申报城市精准聚焦3个主导行业。
展开剩余73%国家标准《智能服务 预测性维护绩效评价方法》（GB/T 45507-2025）于今年3月发布，将于今年10月1日正式实施，为工业设备的预测性维护实施效果和价值提供了标准化评价依据。
02 企业经济效益
通过数智化设备维护降低企业成本
设备预测性维护不仅限于设备维护技术的升级，更是帮助企业降本增效的利器——
①降低维护成本 用技术改造解决设备痛点，直接节约企业检维修成本，带来经济效益。
②提升生产效率 降低设备非计划停机和故障发生率，有效保障并提升企业生产效率。
③减少安全事故 减少或杜绝设备事故、人员工伤事故，提升企业本质安全水平。
晓帆HSE紧跟国家政策导向和行业发展趋势，携手《智能服务 预测性维护绩效评价方法》（GB/T 45507-2025）、《智能服务 预测性维护虚拟维护系统技术要求》（GB/T 44407-2024）等相关国家标准文件起草单位，正式推出设备预测性维护新功能模块——
功能介绍
设备预测性维护是通过在设备上安装传感器，实时采集振动、温度、工况参数等多维数据，利用AI算法分析数据并建立设备健康模型，精准预警故障并提供维护建议的新型设备维护模式。
①可视化看板：提供设备状态一目了然的可视化界面，区分正常、预警、故障状态。
②维修决策支持：提供故障原因分析和维修建议，支撑维修人员快速精准解决问题。
③全生命周期管理：建立设备电子“体检档案”，实现从购买到报废的全生命周期健康管理。
行业实践
晓帆HSE的设备预测性维护模块，集成行业领先的技术和实践经验，可广泛应用于全国石油化工、冶金钢铁、能源矿山、水泥建材等行业领域。
晓帆HSE的设备预测性维护服务，以客户需求为起点，通过平台化、数据化、专家+AI协同，实现设备状态可感知、故障可预测、维护可决策，赋能企业的安全、效率、成本三线兼得。
作为全场景HSE数字化解决方案服务商，晓帆互联以安全生产机理模型为核心，围绕“人、机、环、管”相关要素，持续升级AI+智慧物联及安全智能解决方案，护航工业企业实现高质量发展。
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