《用AI重构工业设备故障预警系统：从“被动维修”到“主动预判”的协作实践》
本文记录了为重型机床企业用AI重构故障预警系统的实践。项目初期面临原系统“事后报警”致单月损失超百万、12类传感器数据繁杂但故障样本稀缺、维修经验难转技术指标的困境，传统开发需2个月且准确率难超70%。团队构建Cursor、通义灵码、豆包、DeepSeek协作矩阵，按场景分工：Cursor优化前后端，通义灵码转经验为特征与模型逻辑，豆包拆解需求与生成手册，DeepSeek优化架构与模型性能。系统25天上线，预警准确率92%、提前35分钟，单月停机减60%，挽回损失超60万，还沉淀SOP，印证了AI协同破解工业设备预警困局、实现从被动维修到主动预判的价值。
别再靠 “关设备” 减碳！EMS 的 “预测性控能”，让企业满产也能达标双碳
在“双碳”背景下，企业减碳不再等于减产。传统“关设备”模式治标不治本，易导致能耗反升、订单延误。依托能源管理系统（EMS）的“预测性控能”，通过数据采集、AI预测与动态调度，实现错峰用能、绿电优先与设备优化，在保障满产的同时降低碳排放。实际案例显示，企业产能提升、碳排下降、成本减少，真正达成环保与效益双赢。未来，预测性控能将推动企业从被动减排迈向主动增效，助力绿色可持续发展。