行业挑战与时代呼唤
国家重器，如航空航天装备、高端医疗设备、大型工业燃气轮机及海上风电等，是国民经济的战略支柱。其安全高效运行至关重要，预测性维护技术已成为保障其核心竞争力的关键。
传统运维面临三大痛点:
- 预测精度低: 设备结构复杂，故障模式多样（30+种），传统方法难以有效识别和预测，导致现有预测维护算法准确率不足，泛化能力有限。
- 响应速度慢: 设备种类多、分布广，产生海量数据（日增量超1GB），现有平台对多种格式数据的处理能力不足，运维响应滞后。
- 智控能力弱: 众多子模块结构复杂，远程管理困难，数据整合与分析面临巨大挑战，难以实现高效智能控制。
关键设备的意外故障（如医院磁共振失超、货轮舵机失效、航母主蒸汽轮机故障）会造成重大经济损失和社会影响。因此，提前识别潜在故障，将事故扼杀于萌芽，是保障设备长期稳定运行的迫切需求。
三大核心技术创新
智控节点模块
产品创新1: 集成数据收集、处理、远程运维的一站式智控解决方案
自主研发的核心硬件单元，实现全面、高效、安全的监控与管理。
- 国产化自研与自主可控: 保障供应链安全，规避外部技术依赖。
- 卓越的高性能处理能力: 低延迟实时数据处理，快速响应设备状态变化。
- 高度集成的多功能模块: 包括多模态数据采集、强大边缘算力、远程控制与运维。
构建高效、智能、可靠的设备前端管理单元，是整个系统的坚实底座。
轻量化边缘智能预处理系统
产品创新2: 自研轻量化模型赋能边缘计算，实现毫秒级异常响应与精准故障溯源
在靠近数据源的边缘侧快速处理海量数据，及时发现异常并精准定位故障根源。
- 高效轻量化边缘预处理引擎: 专为资源受限设备设计，支持每秒处理1.8万条数据，异常响应 <50ms。
- 精准多维度故障溯源矩阵: 基于特征关联图谱快速定位故障源头，故障排查时间缩短80%。
实现毫秒级异常响应和精准故障溯源，是快速响应和精准诊断的关键。
时序-语言双模态大模型协同
产品创新3: 自研时序大模型精准预测与DeepSeek知识引擎智能决策的完美结合
融合先进的时序数据分析能力和强大的自然语言处理与知识推理能力。
- 自研高精度时序大模型: 大规模时序数据库支撑，预测性能领先传统模型6%-27%。
- DeepSeek驱动的智能运维Agent: 海量设备知识库结合定制化微调DeepSeek模型，实现智能化运维决策。
实现精准预测未来和智能辅助决策，是系统“大脑”和核心引擎。
项目核心价值
35%
市场平均增速
中国智能运维市场规模已达千亿级，潜力巨大。
60%
减少故障停机时间
显著提升设备可用性和生产连续性。
20%
降低维护成本
优化维护策略，减少不必要开支。
10-15%
降低能源消耗
提升设备运行效率，助力绿色生产。
1240万
已签合同总额
到账120万，洽谈中500万，市场认可度高。
295+
带动就业 (2027年预计)
直接就业35+人，间接就业260+人，创造社会价值。
通过实施本智能预测性维护系统，企业能够显著增强核心竞争力，实现可持续发展。系统积累的数据也将为设备改进和工艺优化提供宝贵依据，推动产业升级。
成功应用案例
迈胜医疗质子治疗设备
为我国首台小型化集成型单室质子治疗系统MEVION S250i提供预测性维护，保障亚毫米级精度治疗，减少对健康组织损伤。运维团队评分4.75/5。
中科院近物所粒子加速器
为重离子加速器提供运维支持，保障国家大科学装置的稳定运行和物理实验的顺利进行。
专业团队与权威支持
核心成员
刘国庆
总负责人 | 产品与运营
缪新勇
算法专家 | 机器学习
刘兆桢
架构师 | 软硬件设计
吴梦格
产品经理 | 全生命周期
陈志华
技术Lead | 解决挑战
陈雪艳
商业分析 | 市场策略
以及其他9位来自郑州大学的优秀硕士研究生共同负责研发与项目运营。
专家顾问团
徐明亮
技术指导 | 国家杰青, 郑大科技研究院院长
葛昭阳
技术指导 | 郑大计算机与AI学院副研究员
张朝阳
商业指导 | 郑大计算机与AI学院党委副书记
合作单位与支持机构
荣誉与知识产权
7项核心专利
10项软件著作权
6项核心技术论文
国家药监局获批上市
教育部/省领导听取汇报
五项专利、三项软著负责人排名均在首位。
发展蓝图与未来规划
2025 初创期
- 完成核心算法研发
- 验证算法可行性
2026 初创过渡
- 完成核心系统开发并在试点医院验证
- 选择2-3家医疗机构作为试点
2027-2028 成长期
- 区域化市场推广
- 产品升级
- 深化与设备制造商合作
- 实现至少25家大型设备制造商部署
2029 成长过渡
- 构建智能化运维生态系统
- 成为领先服务商，市场占有率达15%+
我们致力于持续创新，深耕高端设备智能维护领域，不断迭代优化算法模型，拓展更多应用场景，力争成为行业领先的智能运维解决方案提供商，为中国智造贡献力量。