储能行业标杆案例｜AI驱动关键设备智能运维，让产能损失有迹可循
储能电芯制造 | 设备智能运维 | AI故障诊断
日期标签：2026-08-21
案例背景
某大型储能电池与系统制造企业，业务覆盖储能电芯、直流侧产品及储能系统，产品服务于发电侧、电网侧、工商业及家庭储能等多类应用场景。
本项目所在生产单元的电芯主要供应企业内部下游产业链，现有产能能够被持续消化，内部需求尚未被完全满足。对客户而言，设备每多释放一段有效生产时间，都意味着更强的供应保障能力，OEE已成为影响产能释放的重要因素。
但现场虽然能够看到产量未达目标、设备报警和频繁复位，却难以进一步回答：产能损失究竟来自哪台设备、哪个动作，重复微停累计影响了多少时间，以及设备恢复运行后问题是否真正解决。
电芯装配段首批覆盖
4台关键设备
统一设备数据基础
采集变量4832点
按设备数据能力接入
采集周期50~500ms
支持报警事件触发
AI任务周期30秒~30分钟
项目周期：2026年2月启动，3月现场接入，6月正式上线并稳定运行，历时约4个半月。
项目痛点
OEE损失来源看不清只能看到产量和OEE结果，难以进一步定位损失来自哪台设备、哪个动作以及哪类重复异常。
异常发现依赖人工重复微停、动作周期变化和参数缓慢偏移等问题，难以依靠人员持续盯守和及时发现。
故障分析依赖经验复杂问题涉及控制逻辑、动作关系和工艺参数，超出现场经验后往往需要等待OEM介入。
异常流程靠人推动通知、转发、催办、升级和关闭主要依赖人工，多轮转述容易造成信息失真和处理滞后。
经验难以持续沉淀原因、检查过程与处置结果散落在聊天记录、纸面和个人经验中，相似问题再次出现仍需重新排查。
解决方案
项目构建“设备数据—装备大屏—产线军师—TPM—企业微信与责任岗位”的智能运维协同架构。AI持续监测设备状态和异常事件，开展故障诊断与根因分析，并根据事件等级和责任关系推动业务流程；TPM负责工单与流程执行，企业微信负责消息触达，最终由现场人员完成检查、处置和结果确认。
1台装备大屏 + 1套产线军师
交付1+1
S7-1200 / ET 200SP / 倍福
3类控制器
对接客户自研TPM，系统协同
Web API
私有化部署，自动推送，消息协同
企业微信
▲项目架构
装备大屏｜统一视角将4台设备的状态、关键参数、报警、趋势和事件上下文按统一对象与时间口径组织，为生产、设备、品质和管理岗位提供一致的数据视角。
产线军师｜持续看护周期扫描与事件触发相结合，围绕设备、部件、动作和时间窗开展异常识别、证据关联、候选根因分析和检查方向推荐。
TPM + 企业微信｜闭环协同AI判断事件等级和协同路径，TPM执行工单、升级与关闭，企业微信完成岗位触达，使设备事实、AI判断、流程状态和人员反馈围绕同一事件流转。
AI给出的是可解释的候选判断，最终根因仍由现场检查、实际处置和设备恢复验证确认；AI不绕过PLC、设备控制器或有权限人员直接执行维修、改参和安全相关操作。
核心应用场景
01
OEE损失下钻：快速锁定异常设备
当班次出现节拍或产能波动时，人员可从4台关键设备的统一视角快速定位关注对象，再下钻查看停机、故障次数、参数变化和异常事件。OEE不再只是最终结果，而具备继续追踪至具体设备和事件的入口。
02
AI主动值守：持续发现隐性异常
产线军师持续扫描设备状态，不仅分析明确报警，还可关注重复微停、持续时间、动作周期变化和参数趋势偏移。异常发现由“人有没有及时看到”转变为“AI持续看护并主动暴露”。
03
故障诊断：从一条报警穿透至完整证据链
异常发生后，系统自动关联异常前后的状态、参数、报警顺序、动作节拍及历史相似事件，形成故障证据链。AI输出候选原因和优先检查方向，现场完成实际检查与处置后回写结果；设备重新运行不直接等于事件关闭，系统继续观察相关参数与复发情况，为最终验证提供依据。
04
流程协同：AI判断路径，系统推动处置
AI将异常组织为结构化事件，并依据事件等级、设备对象和岗位职责确定协同路径，再通过TPM推动通知、工单、升级及关闭。整个过程形成“AI判断并发起—TPM执行和留痕—人员按职责处置”的连续链路，减少人工找人、催办和信息反复转述。
05
知识沉淀：让处理经验持续复用
设备状态、报警、参数趋势、候选原因、检查项、实际处置及恢复结果统一关联至事件。经人员确认的故障案例和处理经验可持续沉淀，为后续相似问题提供参考；复杂或高风险问题则携带完整事件上下文进一步协同内部专家或OEM。
AI同时自动生成日度及班次总结，为管理和工程岗位呈现重点设备、重复问题、损失线索与待处理事项，并通过私有化企业微信自动推送。
应用成效
客户价值
下一步规划
基于首批4台关键设备的应用基础，项目将进一步围绕设备覆盖、AI能力和知识沉淀持续深化：
扩大设备覆盖：根据设备重要度、数据质量和业务价值，逐步向更多关键设备及工艺段推广。
深化AI诊断能力：持续积累设备事件与处置结果，提升重复异常识别、候选根因分析及OEE损失定位能力。
完善设备知识体系：将经过验证的故障原因、处置方法和维修经验持续沉淀，形成可复用的故障案例与维修知识。
推进规模化复制：沉淀标准化的数据接入、事件组织和业务协同模式，为后续产线级、工厂级推广建立基础。