菲尼克斯电气设备预测性维护方案：卷烟厂"福尔摩斯" ，专破设备悬案

在烟厂生产中，设备突发故障可能导致停机大修，影响生产进度。菲尼克斯电气设备预测性维护方案落地烟厂复烤车间，为38台关键电机配备 “健康监测系统”，提前发现潜在问题，让设备保养更具针对性，为生产保驾护航。

方案构成：「从数据采集到安全防护」

烟厂现场图集

控制柜 / 电机

01 监测设备与范围

方案以Combination成套柜为呈现形式，覆盖复烤车间除尘设备、烤片机组、打包机等 13 类关键自动化设备。具体通过：

60+振动温度一体传感器，对烤片机、陡角提升机等38台电机关键部位实时监测;

MAX100小型控制器经RS485方式，采集传感器数据;

联动现场变频器，收集电机电流、电压、力矩等运行数据。

02 边缘计算与分区管理

选用6套EPC1522边缘控制器，以分区检测模式运行预测性维护算法;搭配工业级硬件架构，确保数据采集与分析的高效性。

03 信息安全保障

在设备客户端与原网络层之间加装工业防火墙，避免新网络拓扑对原有系统造成安全隐患，数据本地存储不上云，双重保障信息安全。

核心优势：「烟厂设备预测性维护方案」

项目拓扑结构

可视化界面

01 算法自主可控

提供Windows/OCI(容器版本)算法软件，部署灵活、操作便捷，降低使用门槛，客户可自主掌握算法应用。

02 设备适配性强

可根据需求灵活选配不同等级的工业级边缘计算PC，适配多样化场景，从数据采集到智能分析一站式满足。

03 智能技术融合

集成MLnext工业算法及DeepSeek技术，实现多设备高效管理与智能预测，支持本地或云部署，兼顾实用性与扩展性。

推广价值：从单一场景到全车间复用

(1)直接效益

提前预警设备潜在问题，避免突发停机导致的生产损失，为客户预留充足的保养准备时间，减少不必要的大修成本。

(2)适用场景扩展

不仅适用于复烤车间，在制丝、卷包、物流等车间的带电机重点设备中均能推广应用，实现“一套方案，多场景覆盖”。

从被动应对故障到主动预防问题，菲尼克斯电气凭借AI算法与工业监测的深度融合，为烟厂设备管理提供了更智能、高效的新选择。

（来源：菲尼克斯电气）