该企业关键设备非计划停机影响产能，故障排查依赖老师傅经验。我们采集设备运行数据，建立故障诊断与预警工作流，把经验判断沉淀为可复用的模型与规则。
企业背景
这是一家位于辽宁的重型装备制造企业，产线上有多台关键设备，单台停机都会影响整条产线的产出。设备维护团队以经验丰富的老师傅为主。
原来的做法
设备故障主要靠人工巡检和老师傅听声、看表判断，问题往往在恶化后才被发现。故障原因分析依赖个人经验，难以沉淀和传承。非计划停机带来的产能损失难以预估。
我们做了什么
先梳理关键设备的常见故障类型与对应征兆，采集设备运行数据。随后搭建故障诊断与预警工作流，把老师傅的经验判断转化为可执行的规则与模型，对异常提前预警。
落地后怎么用
设备运行状态可实时监测，异常征兆出现时系统提前预警，维护人员可安排计划性检修，而不是等设备停下来抢修。老师傅的判断经验也以规则形式沉淀下来。
取得的效果
非计划停机次数减少，故障排查对个人经验的依赖降低，维护工作从"被动抢修"转向"主动预防"。
说明
以上为过程性效果指标，具体数字以双方确认的口径为准。案例中不披露客户名称与实现主体。