當一臺價值千萬的工業設備突然停機，或者當一條產線因故障中斷數小時，制造業企業面臨的不僅是維修成本，更是巨大的產能損失和市場機會的錯失。在現代化制造日益復雜的挑戰下，傳統維護模式已顯乏力。而預測性維護，正以顛覆性姿態重塑工業運維的邊界：它借助先進傳感技術、大數據分析與機器學習算法，實現對設備狀態的實時監測與故障預警，讓維護行為從“事后補救”轉向“事先預見”。

那么，如何讓設備真正“開口說話”？如何使故障在發生前就被精準預測？又如何將維護工作從成本負擔轉變為價值創造？

2025年9月11日，在由中國工控網舉辦的“第九屆工廠數字化轉型與落地巡回研討會·大連站”上，GE Vernova亞太區解決方案架構總監余思源先生帶來了一場關于預測性維護的深度分享。他以Proficy CSense平臺為核心，系統介紹了該平臺在實現設備健康管理、故障預測與運維優化中的技術路徑與落地實踐，為制造企業的數字化轉型提供了堅實而清晰的解決方案。

余思源在演講中強調預測性維護的核心價值在于提前識別隱患、預見問題，避免故障發生，實現從被動響應到主動預見、從經驗驅動到數據驅動的變革。他詳細比較了預防性維護、條件性維護與預測性維護的差異，指出預測性維護依賴數據與算法，主動預測設備故障，避免資源浪費，是唯一能結合機器學習、數字孿生與實時控制實現規范性維護的運維形態。

作為GE Vernova Proficy軟件家族中的重要組成部分，CSense平臺建立在Proficy平臺之上，通過融合歷史數據、機理模型以及專家經驗，為企業提供了一種創新的設備維護解決方案。該平臺集成了數據接入、預處理、建模、仿真與實時優化等五大核心能力，支持從離線分析到閉環控制的全流程賦能。其模塊化設計——包括Architect、Troubleshooter和Runtime+WebUI——使企業能夠快速構建、驗證和部署分析模型，無需依賴專業程序員即可實現工藝優化與故障預測。

演講中所分享的冶金行業案例切實展現了預測性維護的實際價值。企業通過集成Proficy Historian和LIMS系統的多源數據，運用CSense中的PCA建模與動態報警機制，成功對陽極溫度異常實現超前預警，規避了因工藝參數漂移而引發的產品批量不合格問題。余思源表示，此精準預警機制使企業避免了因產品質量不合格產生的浪費，取得了顯著的經濟效益。

最后，余思源闡述了 CSense 平臺的未來規劃，可以簡單概括為“上天入地”。此規劃意在借助云邊端協同架構，將分析能力拓展至邊緣設備與云端平臺，以支撐更大規模的數據處理以及更復雜的模型部署。在控制回路優化、反應器模擬以及全廠能效管理等方面，CSense 均能夠提供靈活且具備可擴展性的解決方案。

隨著數字孿生、人工智能和5G等技術的深度融合，預測性維護正朝著更加智能化、集成化的方向發展。“預測性維護不僅是技術工具，更是新型的運維理念和業務模式。”余思源總結道，“只有將技術創新、組織變革和業務流程優化有機結合，企業才能真正釋放數字化潛能，實現高質量可持續發展?！?/p>

結語

在本次研討會上，GE Vernova展示了其基于Proficy CSense平臺的預測性維護創新解決方案。該系統憑借強大的多源數據整合能力、智能建模技術和實時預警功能，為流程工業設備健康管理提供了全新范式。通過先進算法與工業場景的深度結合，CSense系統能夠精準捕捉設備異常征兆，實現從“事后維修”到“事前預測”的根本性轉變。我們也相信，這一解決方案預計將在冶金、化工、電力等關鍵工業領域發揮更大價值，為企業數字化轉型提供堅實的技術支撐，推動制造業向智能化、精準化運維新時代邁進。