大家好，我們是成都小火科技公司，今天是2025年11月03日，星期一。前陣子去參加工業(yè)裝備展會(huì)，有一家工業(yè)設(shè)備負(fù)責(zé)人找到我們，說(shuō)現(xiàn)在設(shè)備故障全靠老師傅經(jīng)驗(yàn)判斷，仍然會(huì)出現(xiàn)“誤判”或“漏判”，導(dǎo)致停機(jī)時(shí)間長(zhǎng)、維修成本高。

他們想找我們公司定制開(kāi)發(fā)一套能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)、自動(dòng)診斷故障的系統(tǒng)，但市面上要么是通用監(jiān)測(cè)工具，要么是針對(duì)特定設(shè)備的單一方案。這讓我們想起今年初為某汽車零部件廠開(kāi)發(fā)的工業(yè)設(shè)備智能診斷平臺(tái)，他們之前用了我們做的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)，后來(lái)設(shè)備頻繁出問(wèn)題影響生產(chǎn)，就找我們定制開(kāi)發(fā)，當(dāng)時(shí)我們結(jié)合農(nóng)業(yè)水利管理系統(tǒng)的傳感器數(shù)據(jù)采集經(jīng)驗(yàn)，很快確定了開(kāi)發(fā)方向。

項(xiàng)目啟動(dòng)時(shí)，客戶先問(wèn)開(kāi)發(fā)一個(gè)這樣的平臺(tái)多少錢，我們根據(jù)他們要監(jiān)測(cè)的 5 類設(shè)備（沖壓機(jī)、數(shù)控機(jī)床、傳送帶等）、需要接入的 80 個(gè)傳感器，以及故障診斷模型訓(xùn)練需求，報(bào)了 42 萬(wàn)，還詳細(xì)拆解了費(fèi)用構(gòu)成（硬件對(duì)接 25%、模型開(kāi)發(fā) 40%、前端展示 20%、測(cè)試 15%），客戶對(duì)比后覺(jué)得比別家的 55 萬(wàn)報(bào)價(jià)更合理。接著客戶問(wèn)開(kāi)發(fā)周期，我們定在 12 周，前 3 周做設(shè)備接口對(duì)接測(cè)試和故障數(shù)據(jù)收集，中間 6 周開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)采集模塊、診斷模型、預(yù)警系統(tǒng)，最后 3 周現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試和員工培訓(xùn)，還承諾每周提供開(kāi)發(fā)進(jìn)度表，讓他們隨時(shí)掌握情況。

開(kāi)發(fā)過(guò)程中，我們用到了之前做智慧門店管理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，以及數(shù)據(jù)大屏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的可視化技術(shù)，確保平臺(tái)能實(shí)時(shí)顯示設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，故障發(fā)生時(shí) 10 秒內(nèi)推送預(yù)警信息?？蛻糁型咎岢鱿朐黾?“故障維修知識(shí)庫(kù)” 功能，方便新員工查詢維修步驟，我們?cè)u(píng)估后只增加了 1 周開(kāi)發(fā)時(shí)間，費(fèi)用額外收了 3 萬(wàn)，客戶覺(jué)得劃算就同意了。關(guān)于服務(wù)器，考慮到工廠數(shù)據(jù)量較大且需要本地快速訪問(wèn)，我們推薦了線下自主服務(wù)器，還幫他們做了工業(yè)級(jí)防火墻配置?？蛻暨€問(wèn)上線后出 bug 怎么辦，我們承諾 2 年內(nèi)免費(fèi)修復(fù)功能性 bug，維護(hù)費(fèi)按年收取，每年 5 萬(wàn)，后期加功能則根據(jù)需求評(píng)估費(fèi)用。

我們成都小火科技研發(fā)人員占比超 80%，其中 30% 以上來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)大廠，有多種技術(shù)棧路線（java、node.js、go 語(yǔ)言等），在工業(yè)軟件開(kāi)發(fā)上有成熟流程。這個(gè)項(xiàng)目里，技術(shù)主管全程跟進(jìn)設(shè)備對(duì)接，產(chǎn)品經(jīng)理多次到工廠現(xiàn)場(chǎng)了解生產(chǎn)流程，確保平臺(tái)功能貼合實(shí)際需求，最終交付時(shí)客戶滿意度很高，說(shuō)平臺(tái)上線后設(shè)備故障誤判率從之前的 30% 降到了 5%，停機(jī)時(shí)間縮短了 60%。我們還幫他們培訓(xùn)了 10 名操作人員，確保每個(gè)人都能熟練使用平臺(tái)。

復(fù)盤這個(gè)工業(yè)設(shè)備智能診斷平臺(tái)項(xiàng)目，最關(guān)鍵的是前期要深入工廠了解設(shè)備運(yùn)行規(guī)律，當(dāng)時(shí)我們派了 2 名工程師駐場(chǎng) 1 周，收集了 3 個(gè)月的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障案例，才確保診斷模型的準(zhǔn)確率。這里提醒想做這類平臺(tái)的客戶，一定要提前整理好設(shè)備的歷史故障數(shù)據(jù)和運(yùn)行參數(shù)，不然模型訓(xùn)練會(huì)很困難。

這個(gè)平臺(tái)不僅幫客戶降低了維修成本，還為他們后續(xù)的設(shè)備智能化升級(jí)打下了基礎(chǔ)。未來(lái)我們會(huì)針對(duì)更多類型的工業(yè)設(shè)備優(yōu)化診斷模型，增加 AI 預(yù)測(cè)性維護(hù)功能，幫助工廠實(shí)現(xiàn) “零停機(jī)” 生產(chǎn)，同時(shí)也會(huì)推出輕量化版本，滿足中小型工廠的需求，推動(dòng)更多制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。

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