工业设备维护模式正在改变
在传统制造环境中，设备维护通常依赖两种方式：
- 故障维修（Reactive Maintenance）：设备发生异常后再进行维修，容易导致非计划停机；
- 定期维护（Preventive Maintenance）：按照固定周期检修，但可能存在维护过度或无法及时发现突发问题的问题。
随着智能制造和工业物联网的发展，越来越多的企业开始关注预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）。通过持续采集设备运行数据，并结合状态分析提前识别异常趋势，企业能够从“设备坏了再修”转向“提前发现风险、精准安排维护”。
针对这一需求，我们推出NOVUS无线预测性维护系统，通过无线传感、边缘计算和云端分析，为关键设备提供持续、可靠的健康状态监测能力。
无线预测性维护系统，构建设备健康管理闭环
宏集NOVUS无线预测性维护方案由三个核心部分组成：
1.无线传感器: 实时感知设备状态
安装于设备关键部位的Telik Geter传感器，可持续采集设备运行过程中的多维数据，包括振动RMS/VRMS、FFT频谱数据、原始加速度、温度、倾角与姿态信息。
相比传统人工巡检或低频采集方式，Telik Geter支持最高1秒级采样间隔，能够捕捉设备运行过程中的瞬态异常和变化趋势。
同时，部分数据分析功能可直接在传感器端完成，例如：振动趋势计算、FFT频谱分析、状态判断。通过边缘计算减少数据传输压力，提高系统响应效率。
2.工业网关: 连接现场设备与数字系统
在工业现场，设备通常分布广泛，通信环境复杂。AirGate Geter网关负责连接无线传感器与上层系统，实现现场数据的可靠传输。其支持Ethernet、Wi-Fi、RS485 / Modbus RTU、MQTT通信协议、SSL/TLS加密传输。
同时，网关支持数据缓存机制，在网络异常情况下保障数据连续性，避免关键运行数据丢失。
3.云平台: 实现设备资产数字化管理
采集的数据上传至NOVUS Geter云平台后，用户可以进行：
- 设备状态可视化
- 历史趋势分析
- 异常报警设置
- 监控看板管理
- 数据报告生成
帮助维护人员快速了解设备健康状态，并根据数据制定更加精准的维护计划。
四大核心优势，提升设备运维效率
01 高频数据采集, 捕捉早期异常
很多设备故障并非突然发生，而是在长期运行过程中逐渐演变，例如轴承磨损、转子不平衡、联轴器不对中、设备松动、结构异常等。这些问题往往会提前反映在振动和温度变化中。
通过秒级数据采集和持续趋势分析，宏集NOVUS方案能够帮助企业更早发现设备状态变化，为维护决策提供数据依据。
02 无线部署, 降低安装复杂度
传统状态监测系统通常需要大量现场布线，尤其是在大型工厂、旋转设备区域或改造项目中，施工成本较高。
Telik Geter采用无线通信方式，有效减少现场布线，降低安装成本，支持快速部署扩展，非常适合用于存量设备改造。
同时，传感器采用电池供电设计，最长续航可达10年，可满足长期监测需求。
03 多参数融合, 实现更全面设备诊断
单一振动数据往往难以全面反映设备状态。
宏集NOVUS无线预测性维护方案结合振动、温度、倾角、距离等数据，从多个维度分析设备运行状态，提高异常识别能力。
04 灵活集成, 适配企业现有系统
对于已经部署自动化系统的企业，新增监测系统需要考虑数据互通问题。
该方案支持通过工业协议及API接口与现有系统连接，例如SCADA系统、工业物联网平台、企业数据平台等，帮助企业逐步构建设备数字化管理体系。
适用于多种工业设备健康监测场景
——旋转机械设备
包括电机、水泵、风机、压缩机等。通过振动和温度趋势监测，提前发现轴承异常、不平衡、过热等问题。
——传动设备
包括齿轮箱、联轴器、传动机构等。利用FFT频谱分析识别机械结构异常，提高故障定位效率。
——连续生产设备
适用于化工生产线、食品加工设备、造纸设备、金属加工设备等。帮助企业保障关键生产环节稳定运行。
从设备数据采集，到智能维护决策
预测性维护的核心并不是增加更多传感器，而是让设备运行状态真正转化为可分析、可管理的数据资产。
宏集NOVUS无线预测性维护系统，通过：**无线感知 → 边缘计算 → 数据传输 → 云端分析 → 状态预警，**构建设备健康管理闭环，帮助企业降低停机风险，提高维护效率，实现更加智能、可靠的设备运维模式。