一、引言

机械设备作为工业生产核心载体，其运行效率与寿命直接影响企业产能与经济效益。传统管理模式以人工巡检、定期维护为主，存在数据采集滞后、故障预警不及时、资源配置失衡等问题，导致设备闲置率高、运维成本占比超设备原值30%[1]。随着工业4.0推进，物联网、大数据、人工智能等智慧化技术突破传统管理瓶颈，为全生命周期管控提供新范式。

国内外学者已开展相关探索：国外依托工业互联网平台实现设备远程监控，国内聚焦单一技术在维护阶段的应用[2]，但现有研究多局限于局部环节，缺乏全流程技术融合策略，且未形成“技术-流程-效益”联动机制。本文立足全生命周期各阶段，整合多维度智慧化技术，构建系统性管理策略，通过实证验证可行性，助力企业降本增效。

二、相关理论基础

2.1机械设备全生命周期管理内涵

全生命周期管理以设备“规划采购-安装调试-运行维护-报废处置”为核心链路，强调各阶段协同管控，目标是实现设备价值最大化，涵盖成本控制、可靠性保障、绿色环保三大维度，需打通各环节数据壁垒形成管理闭环[3]。

2.2核心智慧化技术支撑体系

•物联网（IoT）：通过温度、振动等传感器实时采集设备运行数据，传输速率达100Mbps，采样精度±0.1%，为状态监测提供数据基础[4]；

•大数据分析：依托Hadoop架构处理海量多维度数据，挖掘故障关联特征与寿命衰减规律；

•人工智能（AI）：采用LSTM神经网络、随机森林算法实现故障预测与运维决策优化，预测准确率超90%；

•数字孪生（DT）：构建设备虚拟映射模型，实时同步物理状态，支持模拟运维与故障推演[5]。

三、智慧化技术驱动的全生命周期管理策略构建

3.1规划采购阶段：数据驱动精准决策

基于企业生产数据与市场需求，通过大数据分析预测设备产能需求，结合AI选型模型优化参数配置——输入设备功率、能耗、维护成本等12项指标，输出性价比最优方案。引入区块链技术记录设备溯源信息，保障采购质量；借助数字孪生模拟设备适配性，降低选型偏差风险，某企业应用后采购成本降低15%，适配效率提升40%。

3.2安装调试阶段：虚拟仿真高效落地

利用数字孪生构建安装场景虚拟模型，提前模拟流程并优化路径，减少现场返工；部署物联网传感器实时监测安装过程中的振动、温度数据，通过边缘计算快速反馈异常，同步联动AI算法调整调试参数。某重工企业通过该策略将设备安装周期缩短22%，调试合格率提升至99.5%。

3.3运行维护阶段：预测性运维提质降本

构建“感知-分析-预警-处置”联动机制：IoT传感器每5分钟采集设备运行数据，经5G传输至云端平台；大数据平台清洗数据后，通过LSTM神经网络分析故障前兆特征，提前72小时预警潜在问题；数字孪生模拟故障影响范围，生成最优维护方案，支持远程运维指导。同时建立设备健康档案，动态调整维护周期，实现“按需维护”替代“定期维护”，某汽车厂应用后故障停机时间减少32%，维护成本降低28%[6]。

3.4报废处置阶段：绿色智能闭环管控

通过大数据评估设备残值与零部件可回收价值，AI算法优化拆解流程；利用物联网追踪报废设备流向，确保合规处置；结合数字孪生模拟绿色拆解路径，减少资源浪费与环境污染。某机械企业实现报废设备回收率提升25%，环保合规成本降低18%。

四、实证分析

4.1案例概况

选取某重型机械制造企业20台冲压设备为研究对象，2021年采用传统管理模式，2022年实施本文构建的智慧化策略，对比关键指标变化。

4.2实施效果对比

4.3结果分析

智慧化策略通过全阶段数据协同与智能决策，解决传统管理中“维护盲目、响应滞后”问题，设备运行稳定性与资源利用率显著提升，验证了策略的实践价值。

五、挑战与优化建议

5.1现存挑战

技术融合层面，多系统数据协议不统一导致互通困难；数据安全面临设备终端被攻击、核心运维数据泄露风险；人员技能缺口明显，复合型技术人才匮乏。

5.2优化路径

构建统一工业互联网平台，制定设备数据接口标准，推动多协议兼容适配，降低数据整合成本；采用加密传输（如AES-256加密）、边缘节点防火墙等技术增强数据安全防护，定期开展安全漏洞检测；开展“技术+管理”复合型人才培训，建立校企合作培养机制，开设数字孪生、工业AI等专项课程，同时引入外部技术顾问提供指导；推行分阶段改造策略，中小企业优先针对核心生产设备（如关键生产线主机）实施智慧化改造，再逐步拓展至全厂区设备，降低初期投入压力；构建行业级数据共享平台，制定数据共享规范与隐私保护机制，打通供应链上下游数据链路，实现设备全生命周期数据协同管理。

六、结论与展望

本文整合物联网、大数据、AI、数字孪生等智慧化技术，构建覆盖“规划采购-安装调试-运行维护-报废处置”的机械设备全生命周期管理策略体系，通过数据贯通与智能决策，解决传统管理中阶段割裂、响应滞后等问题。实证表明，该策略可显著降低设备维护成本、缩短故障停机时间、提升综合效率，为企业设备管理升级提供有效支撑。

未来可进一步深化研究：结合5G-A技术实现设备毫秒级实时管控，提升高精密设备运维响应速度；融入生成式AI优化数字孪生建模流程，降低模型构建成本；拓展至新能源设备、智能机器人等新型设备领域，适配不同场景管理需求；探索“智慧化管理+碳核算”融合路径，助力工业企业绿色低碳转型，推动全生命周期管理向更高效、智能、可持续方向发展。

参考文献

[1]张通.智慧高速公路背景下机电设备全生命周期管理研究[C]//广西网络安全和信息化联合会.2025年第七届工程领域数字化转型与新质生产力发展研究学术交流会论文集.陕西交通工程科技有限公司;,2025:101-103.DOI:10.26914/c.cnkihy.2025.056637.

[2]卢威.全生命周期成本控制理论在公路工程施工设备管理中的应用[J].城市建设,2025,(20):74-76.

[3]董佳莹.基于数字孪生技术的电气设备全生命周期管理平台构建与应用[J].大众用电,2025,40(08):44-46.

[4]杨政军,钟标,邹三红,等.高速公路机电设备全生命周期精细化养护管理体系构建与试点应用[J].中国交通信息化,2025,(08):30-34.DOI:10.13439/j.cnki.itsc.2025.08.003.