第221章 工业AI的突破（第2页）

，通过实时采集温度、湿度等环境数据，对设备运行数据进行动态校正，准确率终于突破90。

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算法初步成型后，团队选择在三一重工长沙工厂进行试点应用。

他们在工厂的5台大型机械臂上安装了专用传感器，实时采集振动、温度、电流等128项数据，通过工业互联网平台传输到算法系统。

试点第一个月，算法就成功预测出3次潜在故障：一次是机械臂的减速器齿轮磨损，一次是伺服电机的轴承老化，还有一次是液压系统的密封件泄漏。

工厂根据算法建议，提前安排维修，不仅避免了停产损失，还延长了设备零部件的使用寿命。

。”

三一重工的生产总监在试点总结会上，对算法效果赞不绝口，当场决定将算法推广到工厂的20台核心设备上。

随后，辰星的ai团队又与比亚迪西安汽车工厂、中车株洲电力机车厂等制造企业达成合作。

。

为了让算法更好地服务客户，团队还开发了配套的“故障预测可视化平台”

——客户可以通过电脑或手机端，实时查看设备的运行状态、健康评分和故障预警信息，平台还会自动生成维修工单，推送至维修人员的移动端。

平台还具备“故障溯源”

功能，能分析故障发生的根本原因，为客户提供设备维护优化建议。

算法大规模应用三个月后，辰星发布了《工业设备故障预测算法应用报告》：截至目前，算法已在12家制造企业的156台核心设备上落地应用，平均帮助客户降低设备故障率30，减少停机时间40，节省维修成本25-35。

报告发布后，国内多家大型制造企业主动联系辰星，希望引入该算法。

在辰星的季度技术成果发布会上，陈默向到场的客户代表和媒体展示了算法的工作原理和应用案例。

当大屏幕上播放着三一重工机械臂在算法预警下顺利完成维修、恢复生产的画面时，台下响起了热烈的掌声。

林辰在会上强调：“工业ai的价值，不在于技术多先进，而在于能否真正解决企业的痛点。

‘工业设备故障预测算法’的突破，是辰星‘ai+工业互联网’战略的重要成果，未来我们还会继续深化研发，推出更多贴合制造企业需求的ai解决方案。”

此时的辰星ai团队，已不再是单纯的技术研发部门，而是成为了推动制造企业数字化转型的重要力量。

而林辰知道，这只是辰星在工业ai领域的第一步——接下来，团队还计划研发“设备剩余寿命预测算法”

“生产质量优化算法”

等更多产品，构建完整的工业ai解决方案体系，帮助更多制造企业实现“智能制造”

，为中国制造业的高质量发展注入ai动力。

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