当一台价值千万的工业设备突然停机，或者当一条产线因故障中断数小时，制造业企业面临的不仅是维修成本，更是巨大的产能损失和市场机会的错失。在现代化制造日益复杂的挑战下，传统维护模式已显乏力。而预测性维护，正以颠覆性姿态重塑工业运维的边界：它借助先进传感技术、大数据分析与机器学习算法，实现对设备状态的实时监测与故障预警，让维护行为从“事后补救”转向“事先预见”。
那么，如何让设备真正“开口说话”？如何使故障在发生前就被精准预测？又如何将维护工作从成本负担转变为价值创造？
2025年9月11日，在由中国工控网举办的“第九届工厂数字化转型与落地巡回研讨会·大连站”上，GE Vernova亚太区解决方案架构总监余思源先生带来了一场关于预测性维护的深度分享。他以Proficy CSense平台为核心，系统介绍了该平台在实现设备健康管理、故障预测与运维优化中的技术路径与落地实践，为制造企业的数字化转型提供了坚实而清晰的解决方案。
余思源在演讲中强调预测性维护的核心价值在于提前识别隐患、预见问题，避免故障发生，实现从被动响应到主动预见、从经验驱动到数据驱动的变革。他详细比较了预防性维护、条件性维护与预测性维护的差异，指出预测性维护依赖数据与算法，主动预测设备故障，避免资源浪费，是唯一能结合机器学习、数字孪生与实时控制实现规范性维护的运维形态。
作为GE Vernova Proficy软件家族中的重要组成部分，CSense平台建立在Proficy平台之上，通过融合历史数据、机理模型以及专家经验，为企业提供了一种创新的设备维护解决方案。该平台集成了数据接入、预处理、建模、仿真与实时优化等五大核心能力，支持从离线分析到闭环控制的全流程赋能。其模块化设计——包括Architect、Troubleshooter和Runtime+WebUI——使企业能够快速构建、验证和部署分析模型，无需依赖专业程序员即可实现工艺优化与故障预测。
演讲中所分享的冶金行业案例切实展现了预测性维护的实际价值。企业通过集成Proficy Historian和LIMS系统的多源数据，运用CSense中的PCA建模与动态报警机制，成功对阳极温度异常实现超前预警，规避了因工艺参数漂移而引发的产品批量不合格问题。余思源表示，此精准预警机制使企业避免了因产品质量不合格产生的浪费，取得了显著的经济效益。
最后，余思源阐述了 CSense 平台的未来规划，可以简单概括为“上天入地”。此规划意在借助云边端协同架构，将分析能力拓展至边缘设备与云端平台，以支撑更大规模的数据处理以及更复杂的模型部署。在控制回路优化、反应器模拟以及全厂能效管理等方面，CSense 均能够提供灵活且具备可扩展性的解决方案。
随着数字孪生、人工智能和5G等技术的深度融合，预测性维护正朝着更加智能化、集成化的方向发展。“预测性维护不仅是技术工具，更是新型的运维理念和业务模式。”余思源总结道，“只有将技术创新、组织变革和业务流程优化有机结合，企业才能真正释放数字化潜能，实现高质量可持续发展。”
结语
在本次研讨会上，GE Vernova展示了其基于Proficy CSense平台的预测性维护创新解决方案。该系统凭借强大的多源数据整合能力、智能建模技术和实时预警功能，为流程工业设备健康管理提供了全新范式。通过先进算法与工业场景的深度结合，CSense系统能够精准捕捉设备异常征兆，实现从“事后维修”到“事前预测”的根本性转变。我们也相信，这一解决方案预计将在冶金、化工、电力等关键工业领域发挥更大价值，为企业数字化转型提供坚实的技术支撑，推动制造业向智能化、精准化运维新时代迈进。
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