冶金行业的高炉、转炉、轧钢机，石化行业的钻探、起重机、加压泵，遍及各类生产场景的传送带、鼓风机、卷扬机、机械臂等等，我们所能想起的机械设备，几乎都离不开电机驱动。
有资料显示，一个现代化的大中型企业，通常需要几千到几万台不同类型的电机，而一台大型轧钢机，往往由数千乃至数万千瓦的电机拖动。高度依赖电力能源的现代化生产，一旦遭遇突发性的电机故障，将导致停工停产等一系列事件和损失发生。
通常，电机故障分为机械故障和电气故障，前者主要是振动过大、轴承过热、定子与转子相互摩擦及不正常噪音等，后者则主要是短路、断路及启动设备故障。传统电机运维方法中，运维人员往往采用巡检、定检等手段排查和预防这些故障，但庞大的设备数量、复杂的现场环境往往导致故障发现不及时，定期更换更是造成人力物力的极大浪费。
工业驱动设备，可靠性是重中之重。因此，近几年越来越多企业希望通过“状态监测为依据，进行可靠性维修”，从而有计划地安排运维时间，杜绝突发故障及停工停产的发生。
某世界知名百年企业，近期就在传送带上启用了智慧监测系统，通过布置多维传感器、安装数字采集模块及边缘计算单元，搭建物联网来获取多个关键部位的电流、温度、声音、拉压力等实时运转数据。其中，该企业对驱动电机采用电流互感、温度传感和PLC数采技术，进行电流数据、温度数据、启停状态信号和故障信号的采集分析，如有异常情况发生，运维人员可以在数秒内得到告警提示，极大程度提升了电机运维可靠性，并节省了人力物力。
无独有偶，多家钢铁头部企业、水务电力知名企业，都采用了相似的系统，实时获得电机运行状态、健康度趋势、异常情况报警，还能随时查看历史故障和维修记录。而这些企业所采用的方案都来自硕橙科技，一家因独创声振特征值体系而闻名工业智能运维圈的“科技小巨人”、“专精特新”企业。硕橙科技通过将机械设备故障下沉至物理本质层，结合机器学习和AI算法等，可快速、便捷地实现安装部署，并进行自动化采集、分析、输出，真正助力工业生产加深智能化程度。
无间改进，永续发展，这是精益管理的主要思想，也是我们在前所未来的百年大变局面前，保证企业抵抗遍历性，获得长足发展的关键。目前，硕橙科技提供的设备智能运维技术，仅需在部署2-4周后即可完成学习，并且具有多行业、高覆盖、高通用等优势，正在成为越来越多智能化转型企业的可靠之选。