在一机集团数控加工中心的车间里，机器轰鸣声不绝于耳，一台台高精度数控设备正有序运转。技术人员王强拿起手机，对着设备上的二维码轻轻一扫——0.3秒内，系统调取了该机型的数据图谱以及近3年的维修记录，一份精准的故障诊断方案随即弹出。“这个‘数字医生’帮我们从经验维修转向数据驱动维修，彻底告别了大概其、差不多等模糊概念。”他感慨道。

“十四五”期间，一机集团各类设备月平均故障停机时间下降85.68%，月平均故障停机次数下降65%，累计节约维修成本810万元。这组数据的背后，是一场从传统维保到智能运维的深刻变革。

破局：当“老经验”遇上“传感器”

“过去设备故障响应依赖人工巡检，现在通过振动传感器、温度传感器等在线监测装置，可以全方位收集设备关键部件的运行参数。”一机集团精密设备维修公司负责人张爱国站在监控大屏前，指着上面跳动的实时数据说。

屏幕上，平台内置的故障模型矩阵正实时比对着3000余个故障案例库，精准预判每一台设备的劣化趋势。曾经，故障停机时间高达36.17小时/台·月；如今，这一数字被压缩至5.18小时/台·月。

张爱国介绍，面对装备制造“离散型生产、高精度要求、长周期运行”的特殊需求，一机集团打破传统模式，通过组织、制度、技术和物料“四维保障”构建数字化运维基石，创新推出集团化“2314”管控架构。将设备管控职能分级下放至参股子公司与班组机台，让责、权、利更加对等，形成横到边、竖到底的立体化管控网络。

升级：从1.0到2.0

走进设备运维管控中心，大屏上四大系统的运行状态一目了然。张爱国逐一介绍起“四系十六制”2.0版本的升级亮点——应急抢修系，搭建起1分钟响应、10分钟定位、30分钟处置的快速响应机制，故障抢修实现极速化；预防维修系借助工况电流特征建模，精准诊断设备状况，将主轴驱动器故障误诊率降至3%以下；状态维修系引入视频AI识别技术，自动抓拍违规操作行为，违章信息推送准确率达98%；日常维保系构建智能备件库，运用算法优化库存管理，库存备件余额从580万元压缩至240万元。

“从依靠人工经验到借助智能装置实现精准捕捉异常，从单一故障应对到构建全方位、智能化的运维体系，我们一直在路上。”张爱国说。

重构：一部手机管好所有设备

“考虑到公司业务范围广泛、网络覆盖存在局限性的实际情况，我们同步开发了日常管理及移动报故手机APP。”张爱国拿出手机，现场演示起来——无论技术人员身处何地，都能通过APP实现设备日常监督检查考核管理，以及设备故障的申报、诊断与维修数据积累。远程管理缩短了响应时间，让设备故障得以及时处理。

与此同时，一机集团还重点攻克了信息孤岛难题。张爱国指着平台架构图介绍：“我们运用技术手段打通了各单位现有系统之间的数据链路，实现了数据的深度共享，并预留充足的数据接口，使设备管理系统与固定资产管理系统、生产管理系统、质量管理系统等实现互联互通，为后续增容扩能创造了有利条件。”

赋能：实验室里走出“数字士兵”

在一机集团的数控模拟实验室里，柔性智能加工技术研究应用单元、柔性智能装配产线培训教学实验台、综合振动试验台等一系列设施整齐排列。张爱国拿起一台振动检测仪介绍，公司购置了设备状态检测仪、振动检测仪、热成像仪等先进智能化仪器，以及十字滑台、内窥镜等专业工具，让技术研究和实践验证更加精准。

实验室的墙上，挂着与多家著名高校签订的《智能制造战略合作协议》。项目组成员王其其坦言：“与高校合作，能让我们接触到前沿理论，拓宽研究思路。”

在人才培养方面，一机集团推出“三三制”和“内培外训”机制——“三三制”通过内部培养、外部引进和项目锻炼，培育智能运维与智能制造高级人才；“内培外训”则定期组织内部培训，邀请行业专家授课，鼓励员工参加外部培训和学术交流。

从传统维保到智能运维，从人工巡检到AI预判，一机集团以智能运维为支点，撬动了制造业设备维保全链条的数字化变革，荣获兵器工业集团2025年管理创新成果一等奖。

“我们要让每台设备都成为‘数字士兵’，在推动公司打造适应中国式现代化的世界一流特种车辆研发制造集团的征程上跑出加速度。”张爱国的目光坚定而充满信心。