近日，中国神华煤制油化工有限公司鄂尔多斯煤制油分公司完成 KMPHM 设备故障预测与健康管理系统采购、现场部署与落地应用。该系统重点针对生产装置控制阀、工艺管道开展 24 小时不间断振动在线监测，依托数字化预测性运维技术，提前识别流体激振类隐性缺陷，为百万吨级煤直接液化装置安全、稳定、长周期满负荷运行筑牢数字化安全防线。

中国神华煤制油化工鄂尔多斯煤制油分公司隶属于国家能源集团，运营全球首套百万吨级煤直接液化商业化生产线，是我国煤炭清洁高效转化领域标志性国家重点战略示范工程。整套装置工艺链条长、介质复杂，长期处在高温、高压、含固多相流的极端严苛工况。生产运行过程中，工艺管线、控制阀持续遭受固体颗粒冲蚀、周期性压力脉动、湍流激振耦合作用，极易诱发管道共振、阀内件冲蚀磨损、管架支撑松动、填料及密封失效等隐蔽风险。这类振动隐患具有突发性、隐蔽性强的特点，如果不能在早期及时识别、干预，会逐步发展为阀门损毁、管线疲劳开裂，严重时造成介质泄漏，触发装置非计划停机，直接威胁现场人员安全与装置连续稳定生产，带来巨大的安全风险与经济损失。

长期以来，该领域设备运维多采用人工定期巡检方式，依靠点检人员手持仪器采集离散时间点的振动数据。该模式存在明显局限：监测不连续，难以捕捉压力脉动、流体激振带来的瞬时振动突变和快速劣化过程；预警滞后，大多只能在故障显现后发现问题；同时振动溯源难度高，很难精准定位振源，不利于从根源上治理管线振动问题。

为持续推进设备全生命周期精细化管理，补齐高危工况下管道与阀门早期隐患预警短板，从被动抢修转向主动预测维护，项目组开展充分调研论证，经过多轮技术方案对比、防爆资质核验、现场工况适配性评估、稳定性与可靠性验证，最终选定 KMPHM 预测性健康管理系统作为本次在线监测升级方案。

KMPHM 系统可实现测点振动信号实时采集、云端分析、趋势追踪、异常告警与故障溯源，持续跟踪阀门、管道振动幅值、频率变化，捕捉流体激振、结构共振等早期异常特征，帮助运维人员提前制定治理方案，从源头管控振动风险，助力企业降非停、保安全、提效能，为煤化工大型装置数字化、智能化运维建设提供可靠支撑。

中国神华煤制油化工有限公司鄂尔多斯煤制油分公司（曾用名：中国神华煤制油有限公司煤制油厂）成立于2005年3月29日，其前身为2003年设立的中国神华煤制油有限公司，于2008年6月27日改制为分公司，是国家能源集团全资煤制油化工企业 ，位于内蒙古鄂尔多斯市伊金霍洛旗乌兰木伦镇 。公司占地381.38公顷 ，运营世界首套百万吨级煤直接液化生产线、全球首个10万吨/年全流程CO₂捕集封存项目、世界首套35万吨/年油渣萃取装置和一条18万吨/年煤间接液化生产线等多项国际领先工程 。其核心专利已获得美国、日本等9国授权。

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KMPHM 故障预测与健康管理系统搭载多参量感知传感器，7×24 小时不间断采集设备振动、温度等运行数据，依托专业诊断算法开展频谱、趋势分析，提前识别设备早期劣化趋势，分级推送故障预警信息。系统支持远程在线查看设备健康状态，自动存储历史监测数据，实现故障溯源，推动设备运维从计划检修向预测性维护转型。运维人员可根据系统预警，合理安排检修窗口期，减少不必要停机，降低备件损耗与维修成本。

西卡（上海）复合新材料有限公司完成采购，引入 KMPHM 故障预测与健康管理系统，对厂区关键旋转机电设备搭建在线监测平台，以数字化手段实现设备状态实时感知、隐患提前预警，保障新材料生产线连续稳定运行。新材料化工生产对设备运行稳定性、安全生产管控标准严苛。

本次 KMPHM 系统落地，帮助西卡（上海）复合新材料实现关键机电设备健康状态数字化可视化，实时掌握设备运行基线，及时处置潜在故障隐患，保障产线连续化安全生产。本次项目落地，是 KMPHM 系统在精细化工、新材料行业的又一典型应用案例。后续我们将持续优化故障诊断模型，面向新材料、化工、橡塑等连续生产行业提供设备全生命周期健康管理解决方案，助力更多制造企业实现减人增效、安全生产。

西卡为隧道建设提供性能卓越的混凝土外加剂、喷射混凝土,配套可靠的防水卷材与高效灌浆材料,保障隧道工程品质,食品饮料设施建设 西卡提供专为严苛卫生标准、耐久性及其他要求设计的建筑解决方案。

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姚桥煤矿作为国内大型现代化矿井，正持续推进智能化示范矿山建设。矿井主通风机、皮带驱动装置、提升机组等核心装备长期在高粉尘、连续重载工况下运行，轴承磨损、转子不平衡、齿轮损伤等隐性故障隐蔽性强，传统人工巡检难以捕捉早期劣化信号，一旦突发故障将直接造成停产，带来安全生产与产能损失双重压力。

KMPHM 故障预测与健康管理系统搭载矿用适配型振温一体化传感器，7×24 小时不间断采集设备振动、温度等多维度运行数据，依托设备机理结合 AI 自学习算法，自动完成频谱、趋势、瀑布图分析，可提前识别轴承、齿轮、传动部件早期隐患，并分级推送预警信息，指导运维人员开展预测性检修，推动矿山运维由定期检修、事后抢修，转变为状态驱动的预知维护模式。系统支持远程数据查看、历史数据溯源，便于接入矿山智慧管控平台，实现设备健康状态数字化可视。

作为项目集成方，中讯数字科技（苏州）深耕矿山数字化建设，本次追加采购，意在扩大姚桥煤矿关键设备在线监测覆盖范围，进一步补齐设备健康感知能力，降低非计划停机风险，助力矿井实现减人提效、安全生产的目标。

此次复购充分印证 KMPHM 系统对煤矿复杂工况的良好适配能力。未来KM公司将持续深耕智慧矿山赛道，持续优化矿用设备故障诊断模型，为更多能源企业的机电装备全生命周期健康管理提供可靠数字化监测方案。

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近日中海油中联煤层气潘河采气厂完成 KMPHM 设备故障预测与健康管理系统部署投用，针对增压站往复式压缩机组、排采泵、风机等核心动设备搭建全域振动在线监测体系，以数字化状态感知、AI 智能诊断技术破解煤层气场站设备运维难题，为国内薄煤层气示范工程筑牢设备安全运行屏障。

中联潘河区块是我国首个大规模薄煤层气开发项目，拥有上千口煤层气排采井、多座增压集气站，往复式压缩机、水泵、通风风机为增压外输核心装备，传统巡检仅留存瞬时数值，缺少振动趋势、频谱全周期记录，无法量化设备衰减速率，维修安排依赖经验，难以实现预知性养护。

KM公司的无线振温一体传感器 + KMPHM 云平台一体化监测方案，全程无需停机改造，快速完成全厂区关键动设备测点布设，传感器同步采集振动加速度、速度、位移、设备温度多维度参数，24 小时不间断采集原始振动频谱信号。将传统 “到期必修” 转为 “状态触发维修”，大幅减少无效拆解大修。

在线监测能够实时、准确地获取设备的振动数据，及时发现振动异常情况，并发出预警。这使得工作人员可以在设备出现严重故障之前采取相应的措施，避免设备的损坏和生产的中断，从而保障增压站的安全稳定运行。同时，通过对振动数据的长期分析，还可以了解设备的运行状态和劣化趋势，为设备的维护和保养提供科学依据，降低维护成本，提高设备的可靠性和使用寿命。

中联煤层气潘河采气厂（潘河煤层气示范工程）隶属于中国海油中联煤层气有限责任公司晋城分公司，坐落于山西沁水盆地南部沁水县，是国内首个商业化煤层气示范基地、全国首个大规模薄煤层气开发标杆项目。

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配伟奥精密金属部件深耕精密制造领域，生产过程对电机、电杣等核心设备的运行稳定性、精度控制要求严苛。传统设备运维多依赖人工巡检、定期检修，存在故障预判滞后、隐患发现不及时、非计划停机风险高等问题，一旦关键电机、电机出现异常，极易影响精密部件加工精度，造成产能损失。为破解设备运维痛点，企业引入 KMPHM 故障预测与健康管理系统，聚焦核心动力单元开展智能化升级。

本次项目针对 2 台变频异步电机、1 台伺服电机及配套电杣设备定制化部署，系统通过实时采集设备振动、温度、转速、电流等关键运行数据，建立精准设备健康模型，实现实时监测、趋势分析、故障诊断、提前预警一体化管理。区别于传统被动式维修，KMPHM 系统可精准识别电机磨损、偏心、轴承损坏、变频异常、伺服抖动等潜在隐患，提前推送预警信息，指导运维人员精准检修，变 “事后抢修” 为 “事前预防”，有效降低设备突发故障停机概率。

同时系统可全程记录设备运行全周期数据，生成健康报告，为设备保养、部件更换、生产排产提供科学数据支撑。针对伺服电机高精度运行需求，系统重点监测转速稳定性、运行平顺度，保障精密加工过程中设备精度达标；针对变频异步电机，精准把控变频工况下运行状态，规避变频干扰、负载异常引发的设备损耗，全方位适配精密金属制造严苛生产环境。

此次 KMPHM 系统落地应用，是配伟奥精密金属推进生产设备数字化、智能化升级的重要实践。通过核心动力设备健康管理数字化改造，企业有效提升设备可靠性，延长电机与电杣使用寿命，减少非计划停机，降低运维成本，保障精密金属部件加工品质稳定。未来企业将持续深化智能运维体系建设，依托故障预测技术赋能生产全流程，以数字化创新夯实制造核心竞争力，助力精密制造行业高质量发展。

配伟奥精密金属部件（苏州）有限公司成立于2008年3月11日，位于江苏省苏州市吴中经济开发区越溪街道天鹅荡路33号。该公司是德国配伟奥控股集团（PWO AG）于2008年在中国投资设立的全资子公司，企业类型为有限责任公司（外国法人独资），由PWO AG 100%持股。

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山东建筑大学工程鉴定加固研究院有限公司使用我司的KMPHM设备故障预测与健康管理系统轻量化部署，免现场值守：传感器体积小，无需复杂布线，云端平台支持电脑 / 手机端随时查看，运维人员无需现场值守，大幅降低人力成本。建筑振动在线监测系统，用实时数据代替 “经验判断”，用智能预警消除 “安全盲区”。

在监测设备附近安装无线智能网关，在监测设备上安装无线传感器（无线传感器内置电池供电），传感器采集信号通过无线传输到无线智能网关，无线智能网关再通过有线网络传输到本地化服务器，从而实现了传感器到无线智能网关再到本地化服务器的传输链路。系统支持所有设备信息的集中展示功能，包括：设备名称、设备结构、报警状态、报警持续时长、设备运行时长等，同时支持设备关键信息的统计分析功能，包括：设备运行率、报警总体分布/设备良好率趋势等。

山东建筑大学工程鉴定加固研究院有限公司成立于1992年。研究院具有建设工程质量检测机构资质证书，包含建筑材料及构配件、主体结构及装饰装修、钢结构、地基基础、建筑节能、道路工程、桥梁及地下工程等专项检测资质，检验检测机构资质认定证书（CMA），中国合格评定国家认可委员会检验机构认可证书、实验室认可证书（CNAS），工程勘察专业类（岩土工程设计）甲级，建筑工程设计乙级，测绘资质乙级、地质灾害防治危险性评估资质、地质灾害防治设计资质、消防安全评估资质。作为“山东省土木结构诊断改造与抗灾工程技术研究中心”、“山东省建筑结构鉴定加固与改造重点实验室”、“山东省高校防灾减灾协同创新中心”

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以发电厂的汽轮机为例，若高速旋转的转子因叶片积垢导致质量分布不均，振动幅度会逐渐增大。初期可能仅表现为轻微噪音，但持续运行下振动会加速轴承疲劳，甚至引发转子与静子部件的摩擦，造成不可逆的机械损伤。更严重时共振现象可能导致轴系断裂，迫使机组紧急停机，造成巨额经济损失。

天津万益特医疗用品有限公司需要对整个厂区的旋转设备进行振动在线监测，机轴承磨损会引发高频振动、风机叶轮失衡会导致振幅超标、机床主轴故障会伴随异常共振。传统 “事后维修” 不仅造成高额停机损失还可能引发安全事故，而设备振动在线监测系统以 “实时监测、智能诊断、提前预警” 为核心，为电机、风机、泵体、压缩机、机床等工业设备打造 “全天候健康管家”，让运维从 “被动抢修” 转向 “主动预防”。

KM工程师现在部署无线振温一体传感器和无线网关，KMPHM设备故障预测与健康管理系统通过实时捕捉这些振动信号，提前排查隐患，既减少停机损失，又规避安全风险。从现场勘察、方案设计、安装调试，到人员培训、数据解读、故障排查，7×24 小时技术团队全程跟进，确保系统稳定运行，设备振动在线监测系统，用数据代替 “经验判断”，用智能预警消除 “故障盲区”，让每一台设备都能 “健康运行，远离停机。

天津万益特医疗用品有限公司以 “天津百特医疗用品有限公司” 之名正式成立，由百特（中国）投资有限公司全资控股，注册于天津市北辰区。作为百特集团在中国北方地区腹透产品的重要生产基地，其核心业务方向初定在化学药品制剂和二类医疗器械生产，为后续深耕肾科护理领域埋下伏笔。

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该批传感器采用多协议兼容设计，可无缝对接现有工业设备，其内置的超级电容后备电源确保断电持续报警功能，有效解决化工行业电磁干扰强、布线复杂的痛点。通过部署KM智能传感器，江南化工将建立三维感知网络：三轴振动监测设备运转异常，温度传感器预警过热风险，波形分析模块诊断潜在机械故障。数据实时上传至”工业互联网+安全生产”平台，实现从被动处置到主动预防的转变。项目投产后，关键工序预计实现”零在岗”操作，产品良品率可提升15%以上。

此次合作响应了工信部关于完善高端仪器发展政策的指导方向，为化工行业数字化转型提供可复制的标杆案例。江南化工表示，未来将持续探索智能化运维技术在能耗管理、应急响应等场景的深度应用，推动传统化工向智慧化、绿色化升级。

镇江江南化工有限公司成立于1979年12月，总部位于江苏省镇江市，是新安股份（中国制造业500强企业）的全资子公司。公司专注于农用化学品和有机硅材料的生产与研发，持有危险化学品生产许可资质，并通过循环经济模式践行绿色化学理念。作为高新技术企业（2024年认定），其员工规模达1127人，拥有103项专利和42个注册商标，业务覆盖农药、化工产品进出口及工业盐生产等领域。

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湖北索通炭材料有限公司与武汉开目信息技术股份有限公司（KM公司）正式达成合作，由湖北宜人信息科技有限公司（宜人科技）承建的“机泵组及鼓风机组24小时实时健康监测系统（KMPHM）”项目进入实施阶段。该系统将依托AIoT技术实现设备全生命周期管理，为索通炭材年产100万吨新型炭材料项目的稳定运行提供智能化保障。

随着生产规模扩大，高温煅烧炉、大型鼓风机等关键设备的运行负荷持续增加，传统人工巡检模式难以满足故障预警的实时性要求。此次部署的KMPHM系统，正是针对这一痛点设计的工业互联网解决方案。通过部署VIB3008无线振动三轴传感器，系统可实时采集机泵组轴承振动、温度、波形，结合AI算法实现异常检测与故障预测，将设备停机风险降低60%以上。

KM公司作为国产工业软件领军企业，KMPHM系统深度融合了“感知-分析-决策”能力：多源数据融合：集成设备运行数据与生产管理系统，实现工艺参数与设备状态的关联分析；数字孪生可视化：通过3D建模还原设备内部磨损状况，辅助工程师制定精准维护计划。KM通过提供创新的感知产品，实现工业设备的在线监测，基于数据驱动，以机理+数据模型为用户提供智能预警、智能诊断和云服务，帮助工业企业提升生产效率、保障安全生产、优化生产决策， 助力企业向智能制造升级转型。

KMPHM故障预测与健康管理系统完全适配索通炭材的国产化需求，从传感器到算法平台均采用自主研发技术，未来随着5G网络的普及和边缘计算的发展，设备巡检将更加高效、精准。智能化巡检不仅是技术升级，更是工业生产迈向高效、安全、可持续的重要一步。

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