「上海啤酒厂预测性维护品牌」-「上海辉度智能系统有限公司」

本文介绍的是上海辉度智能系统有限公司（Witium）为上海某大型啤酒厂提供的旋转设备预测性维护项目。该项目以WitExpert预测性维护系统与WitEBox边缘智诊盒为核心，面向啤酒酿造与灌装产线中的泵、风机、电机、空压机、减速机等关键设备，帮助工厂实现从定期检修向状态维护的转变。适合啤酒饮料、食品加工等连续生产型企业参考，核心卖点是边缘AI自诊断、即插即用部署、停机风险提前预警。

项目背景：啤酒厂设备维护的现实压力

该啤酒厂位于上海，年产能较大，酿造、发酵、过滤、灌装等环节对连续运行要求高。产线上分布着大量旋转设备，包括麦汁泵、酵母添加泵、CIP清洗泵、冷冻机组、二氧化碳压缩机、灌装线传送电机与减速机等。过去，设备维护主要依赖定期巡检和计划检修，存在两方面问题：一是部分设备在两次检修之间突发故障，导致非计划停机；二是部分设备实际状态良好却被提前拆检，造成备件与人工浪费。

厂方希望在不影响现有产线运行的前提下，对关键旋转设备进行状态监测与故障早期预警，优先覆盖灌装线和酿造车间的高频运行设备。

需求分析：要解决什么核心问题

经过现场调研，上海辉度智能系统有限公司项目团队将客户需求归纳为以下几点：

• 对关键泵、电机、风机、减速机进行振动与温度连续监测；
• 在设备出现轴承磨损、不平衡、不对中、松动等早期特征时发出预警；
• 数据采集与诊断尽量在本地完成，减少对工厂网络的依赖；
• 不改变原有设备结构，安装调试不影响生产；
• 维护人员能通过直观界面查看设备健康状态与报警信息。

解决方案：边缘智诊盒+云平台的分层部署

针对上述需求，辉度智能采用“边缘采集+边缘诊断+云端管理”的架构。现场侧在关键设备上安装工业振动传感器，采集三轴振动与表面温度信号；WitEBox边缘智诊盒就近部署在设备附近，完成数据汇聚与本地AI推理，实现即插即用的故障自诊断。诊断结果与原始特征数据通过WitCloud工业物联网云平台进行集中管理，支持趋势查看、报警推送与报表导出。

方案中，WitExpert预测性维护系统承担算法建模与健康评估功能。项目团队根据设备类型和历史维修记录，为不同设备配置了对应的诊断模型，对轴承故障、齿轮故障、不平衡、不对中等常见问题进行分类识别。系统支持开放接口，便于后续与厂方现有的设备管理系统对接。

实施过程：分阶段推进，不影响生产

项目实施分为三个阶段。第一阶段为试点部署，选择灌装线两台关键泵和一台减速机进行安装调试，验证数据采集与报警逻辑。第二阶段扩展至酿造车间麦汁泵、CIP清洗泵及冷冻机组电机，累计接入数十台设备。第三阶段完成平台配置与维护人员培训，交付设备健康看板与报警规则。

安装过程中，传感器采用磁吸或螺纹方式固定，边缘智诊盒接入厂区现有电源与网络，单台设备安装调试时间控制在较短时间内，未对正常生产造成影响。

项目成效：从被动检修到状态维护

系统上线运行后，厂方维护团队可以实时查看各设备健康状态。在一次运行中，系统对某台灌装线减速机发出早期预警，提示存在异常振动特征。维护人员据此安排检查，发现轴承润滑状态异常，在计划停机窗口内完成处理，避免了潜在的非计划停机。另有一台麦汁泵出现不平衡趋势，系统持续跟踪并提示关注，厂方结合生产安排进行了叶轮检查与清理。

整体来看，项目帮助厂方将部分关键设备的维护决策从“按时间”转向“按状态”，减少了不必要的拆检，也降低了突发故障带来的停产风险。具体成效数据因设备工况与统计周期不同存在差异，以现场实际运行记录为准。

应用场景

该方案适用于啤酒、饮料、食品、精细化工、水处理等行业的旋转设备健康管理，典型设备包括泵、风机、电机、空压机、减速机等。对于希望提升设备可靠性、降低非计划停机的制造企业，可采用试点先行、逐步扩展的方式部署。具体选型与配置需结合现场设备数量、工况与网络条件确定。

服务与交付

上海辉度智能系统有限公司提供从现场调研、方案设计、设备安装指导、算法配置到人员培训的全流程服务。公司深耕工业物联网与人工智能领域十六年，是国家高新技术企业、上海市专精特新企业，核心软硬件及AI算法自主研发，产品具备CE、防爆等**，适配国际标准。项目交付后提供远程技术支持与系统维护服务。具体服务内容与交付周期请咨询公司业务人员。

规格参数

• 型号: WitExpert-PdM-BR01
• 监测对象: 泵、风机、电机、空压机、减速机等旋转设备
• 采集参数: 三轴振动、表面温度
• 诊断方式: 边缘AI自诊断+云端趋势分析
• 通信方式: 以太网/4G/ Wi-Fi（以实物为准）
• 安装方式: 磁吸/螺纹固定，即插即用

具体参数请咨询上海辉度智能系统有限公司。联系方式：18018694969，地址：上海市松江区G60科创云廊8号楼1003-1室。