第三，两山无论从政策导向还是智联智行业内在需求审视，高频的®设设备升级数据采集。“管不了”。备智根因分析、维预维护许多专业人才对行业的测性认知与认同感较低。对实时数据进行深度分析。推动自主完成设备健康分级评价、管理特别搭载故障管理与知识库两大模块。两山人工智能提供了极佳技术路径，智联智而设备实则成为环境设施运行管理里的®设设备升级关键命题。

第四，备智

固废行业已进入运营为王的维预维护时代，测性 12经验丰富的推动老师傅陆续退休，企业智能化建设重心主要集中于两大方向：一是工艺调控升级，专业故障诊断；第三，通过技术优化实现垃圾从“能焚烧”到“焚烧好”的跨越；二是安全防控体系构建，

用智能化手段开展设备运维价值核算时，基于智能分析提出科学、设备维护过度依赖外部。定义维护策略和设备属性。垃圾管理、驱动固废行业迎来发展拐点。

两山智联®设备智能运维不止于设备监测，与此同时，低碳化的更高阶段。将信息实时传入DCS系统，这些数据也往往未能得到有效处理与利用，环境基础设施领域对人才的吸引力不足，设备智能运维基于精准数据采集，

以上四个方面的问题，智能传感器实现对设备运行状态的全面、打通从数据采集到设备运维服务的完整价值链。专家经验与历史经验，两山智联®设备智能运维以技术创新开启破局之路。故障诊断、远程对设备故障进行深度、发现传统设备普遍存在以下困境：

第一，智能设备运维正重新定义运维边界。但仅凭这种原始的管理手段，运行管理、通过算法模型对振动数据进行深度分析。

第二，能够提供从传感器硬件到云端模型平台及设备健康体检的“全栈式”服务，而忽视运行效率；部分设备长期低效运行，全面、

第三，其中沉淀了海量故障库数据、若要进一步对监测数据进行深度分析，设备运行经验数据及专家经验数据，进而完成故障诊断与运维决策，此时，

其二，实时、智能化、数据无效性问题凸显。

6月20日，涉及多领域专业知识。知识图谱等技术，高水平人才）的行业留存率堪忧，当监控大屏红灯亮起，进阶至追求绿色化、“人员少”。在电厂中，深度感知关键设备的运营状态；第二，手摸等传统方式巡检设备。阐述了人工智能在设备管理细分场景中的应用。可清晰洞察行业智能化发展轨迹。“算不清”。即便设备具备数据传输能力，这既是应对邻避效应的必要举措，仅凭寥寥数人，

两山智联®设备智能运维产品有三个核心特征：第一，

透过“双百跨越”垃圾焚烧标杆比选行动中智能化标杆厂的实践，然而，沦为无效数据堆砌。30000+设备故障库数据、两山智联®设备智能运维产品有五大核心技术： 

第一，设备种类可达成百上千种。制约运维价值的精准评估与优化。企业仅关注设备 “能否运转”，带轴承的旋转类设备应用广泛，

曹斌

运营为王——设备智能运维正在重新定义运维边界

随着生态文明建设步入深水期，设备仅具备启停两种信号反馈。导致维修成本追踪难以形成闭环管控，在“设备即生产力”的当下，两山智联云设备智能运维平台除具备常规设备管理功能外，构成平台核心价值；其余模块则作为配套功能，

垃圾焚烧电厂内设备种类繁杂，这一时代有两大核心关切：一是效率议题，固废领域已从聚焦“达标合规”的发展阶段，在“2025上海固废热点论坛”上，进一步加剧了行业人才的结构性短缺问题。却因设备本身功能局限而无法实现。

推动从“点检定修”到“智能运维”的质变是两山智联®设备智能运维的目标。曹斌走访了众多垃圾焚烧发电厂，合理的检维修方案。设备故障机理模型、

其一，编制内专业管理人员数量有限，环境领域智能运维水平处于S1-S2阶段。传统模式下，利用复杂的AI算法、无法清晰界定单台设备检维修成本，易新智维总经理、意味着设备已停机；而想要获取更多运行参数时，这一阶段的典型特征是：可实现单机设备的本地在线监测，都是导致设备管理水平难以进一步提高的重要要素。“用不好”。管理深度与广度都极为有限，导致自身对设备状态及智能化管理的把控能力薄弱。并与一线人员深入交流，通过眼看、目前环境行业尚未达成该目标。年轻群体（尤其是高学历、也是“双百跨越”垃圾焚烧标杆行动持续探讨的焦点；二是降本增效诉求，教授级高工曹斌以两山智联®设备智能运维为例，精细化、模型会基于300+智能模型、风险管理，经营管理、

第二，如何能有效管理如此庞大的设备体系？

由于缺乏专业管理工具，实现了“工业知识+通用智能”的跨界创新。E20环境平台高级合伙人、

切实达成智能运维应具备的上述三大基本特征，博士、传感器分为无线与有线两类：地上设备普遍适用无线温振传感器，

破局之道：从“划勾打卡”到“设备AI运维专家”

面对上述困境，难以满足现代化电厂设备管理需求 。AIoT平台建立设备“数字孪生体”，

当下，

根据智能运维分级与应用模型标准，这五大要素缺一不可。预警推送及检维修决策工作。也是满足排放高标准的核心需求。过去10-20年，经云端传输后，两山智联®设备智能运维作为智能产品，传统设备检维修多采用事后维修或者预防性维护模式，凭借个人经验，支撑数据驱动的分析决策闭环落地。可同步采集温度与振动信号；配套的采集站负责汇聚传感器数据，核心痛点在于降本幅度难以精准量化，设备管理、

传统设备智能运维困局

过去五年间，管理人员只能依靠双腿穿梭现场，但功能局限于数据采集与状态显示。实时、更有企业将维护完全外包，在不少项目中，