业务痛点

价值化解决方案

设备监测数据采集

采集振动、温度、电流、油液、油压等多源异构数据，单台设备年数据量达数百GB，其中振动信号覆盖5种关键部件、以10～20kHz高频采样，过程参数秒至分钟级连续采集。

数据预处理

通过信号预处理与特征工程，将海量原始波形信号数据提炼为时域（21个）、频域（4个）等多维度物理特征指标，把百万级数据降维成一组建模友好的特征向量，保留有效、关键信息的同时，大幅降低标注的工作量。

数据标注

• 工况标注：自动识别启动、加载、运行、卸载、待机、停机、停止等7种运行场景，为每条数据赋予“场景身份证”；
• 状态标注：设备“正常”、“异常/预警”的状态标注，区分健康期与退化期；
• 故障类型标注：精准标注5种故障类别，覆盖滚动轴承、齿轮转动、主轴承、衬板、润滑系统等常见故障，让AI读懂设备。

数据集应用（模型训练和应用）

• 设备故障诊断分析：构建基于特征频率+频谱分析+自适应门限+语义诊断的自动化诊断体系，识别设备当前的部件故障，如轴承内圈磨损、齿轮断齿等；
• 部件寿命预测模型：基于ARIMA等模型预测退化趋势，判断设备还能安全运行多久，为计划性停机、备件采购提供量化依据。

核心价值

结语

设备预测性维护高质量数据集建设的价值，不仅在于让设备更可靠，更在于让运维团队从“消防队”变成“体检医生”——手里有数据，心中有底气。

行业高质量数据集是推动“人工智能+”赋能千行百业、实现产业落地的基础性、关键性资源。公司已具备工业信号类数据采集、处理、标注到数据集目录服务的工具链产品，并在多个工业设备健康管理场景中应用实践。欢迎电话咨询。