该文档围绕制造企业设备智慧运维展开，介绍了从传统到智慧的运维模式演进，重点阐述工业互联网新方案，涵盖感知层、平台层、应用层架构及多行业监测案例。
设备运维模式演进：从初级的故障后维护，到周期性停机检修、基于机器运行状况的检测维修，再到利用大数据和机器学习的智慧运维与预测性维护，体现了运维方式从被动低效向主动高效、智能化的转变。
传统与新方案对比：传统在线监测系统架构包括云平台、厂级 CMS 等，而工业互联网新方案遵循全面感知、数据驱动、智能应用、流程触发原则，更强调数据融合、智能诊断和业务闭环。
方案架构详解
感知层：包含智能无线网关、Mesh 型网络、有线网关、离线巡检系统等，负责采集设备数据，具备多种传输方式、防护等级和数据采集模式。
平台层：大数据平台提供可视化分析、数据处理、挖掘、存储等功能，依托开放架构，满足大规模数据处理需求，支持多类型数据存储和机器学习。
应用层：通过智能预警（ISO 报警、趋势报警等）、智能诊断（基于知识系统和机器学习）、人工图谱分析等功能，实现设备状态监测和故障诊断，提供多种可视化界面（Web、APP、大屏）及云服务。
多行业应用案例
钢铁行业：对除尘风机、皮带机等关键动设备进行监测，如精轧机组、高速线材减定径机组，通过传感器采集数据保障设备运行。
汽车行业：针对冲压机设备大型化、故障多等问题，利用传感器监测解决巡检、维修难题。
造纸行业：对靴式压榨辊、磨浆机进行监测，实现维修计划、备件管理和故障预警，提高易损件使用寿命。
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