【工业AI，智启未来】 第六期 | CyberwEAM：驱动工业资产全生命周期价值跃升的智能引擎

1.五级协同架构，筑牢全链路数字化能力

CyberwEAM采用“边端层-网络层-数据层-服务层-应用层”五级分层架构，通过物联（IoT）技术实时采集资产运行信息，依托AI和机器学习算法完成数据深度分析，构建数据驱动、智能闭环的资产管理体系，实现全链路数字化管控。

2.智能闭环机制，推动运维主动化升级

区别于传统EAM系统的“流程驱动”模式，CyberwEAM创新性构建“感知-分析-决策-执行” 智能运维闭环。通过标准化设备接口与工业通信协议兼容，实时采集设备运行参数并建立智能预警机制，与预测性维护、故障分析等模块联动，驱动运维自主执行，实现资产管理“先知先觉”，大幅提升运营主动性。

3.国产化安全架构，保障核心资产可控

针对央企、国企的安全合规需求，CyberwEAM全面采用国产化技术架构，底层数据库、操作系统等软硬件优先选用自主可控的国产软硬件。结合数据加密、访问控制及本地化处理机制，为核心工业资产的数字化管理提供安全可靠的技术保障。

1.涵盖全生命周期：实现资产管理综合最优

涵盖资产全生命周期管理，打破部门界限和信息壁垒，实现资产实物管理和价值管理的高度统一，实现对资产的规划设计、设备采购、工程建设、生产运营、退役报废等全生命周期综合管理，实现资产管理综合最优。

2.人工智能驱动：优化全流程决策

AI与机器学习算法深度挖掘海量设备数据，实现资产状态精准监控与故障提前预警。通过分析历史数据优化生命周期策略，包括预设维护计划、精准控制备件库存，并根据实时工况动态调整资产性能，提升决策效率与预测准确度。

3.大模型创新引领：更智能、更灵活的应用服务

基座大模型提供智能服务，利用大模型强大的语言处理能力、多模态数据应用能力、逻辑思维推理能力，助力企业在设备运维、设备管理、故障诊断、安全管控、运行优化、备品备件管理等环节实现智能化升级，提升传统人机交互方式、信息获取方式、逻辑推理方式，从而提高企业运营效率，推动行业数字化转型。

4.引入具身智能技术：设备运维的无人化替代

引入具身智能技术及工作模式，通过AI智能体大脑+机器人身体小脑结合，实时与环境交互、通过感知、行动和反馈来学习和执行任务的能力，实现设备日常巡检、设备定期维护操作等传统有人工作的无人化替代。

5.RCM模式的落地：以可靠性为中心的维修

引入RCM管理理念，明确设备关键功能的可靠性要求，通过工业物联网采集的监测数据以及历史运维数据分析，形成设备的实际工作状态和性能指标，以此驱动更科学的维修策略，实现最佳的维修方案，减少设备故障对生产效率和安全的影响。

6.安全“软流程管控+硬物理设施”结合：实现设备管理本质安全

采用“软的流程管控、硬的物理隔离和集中监控”模式，聚焦生产现场作业，采用智能门禁、智能围栏、检修隔离等物防、技防设施，以及视频监控、人员定位、智能穿戴、环境监测等感知设备，结合软的流程管控，从人员、设备、环境、管理四个方面，实现生产现场安全风险隐患的预测预警，及时处置，阻断事故链条，避免安全事故的发生，提升本质安全水平。

7.检修全生命周期：精益检修模式

基于全要素感知、全过程管控、全面风险防控的管理理念，以闭环管理、对标管理、风险管理、精细管理的管理要求，通过检修策划、过程管控、现场管控、效果评估、知识输出等方面的数字化转型升级，实现检修项目全生命周期管理、检修资源全面管控的精益检修模式。

8.设备绩效指标为导向：构造有价值的设备管理

通过数据采集、分析、计算，构建设备设施安全性、风险性、可靠性、综合效率等指标，以指标为导向，从价值维度、内容维度、过程维度对设备综合管控进行改善，最终达成更高的安全性、更高的可靠性、更高的运作效率、更高的投资回报率的管理目标。

1.运维智能化：全流程无人化预判

CyberwEAM深度融合数字孪生、工业物联、人工智能、大模型、故障诊断、具身智能等技术，全面覆盖企业关键设备及区域，构建“感知-分析-决策-执行”闭环，实现设备监控、故障预测到维护调度的全流程智能化，提升资产可靠性与运维效率。

2.检修一体化：全链路协同管控

以工单为核心驱动，覆盖检修计划制定、执行、反馈全过程，支持与大小修系统无缝对接，结合AR远程指导与移动终端，实现“线上+现场”协同作业，推进精细维修落地。

3.维修策略差异化：一设备一方案

CyberwEAM基于机器学习算法与设备历史数据，构建故障检修、计划性检修、状态检修等多种模式体系，实现“一设备一策略”，最大化提升资产可用性与生命周期价值。

4.备件管理可视化：全链条追溯

依托业务数据联动和智能分析，实现备件的计划管理与全程跟踪，精准追溯维修备件的来源与去向，有效控制库存成本，达成设备运维价值链的全链条跟踪与管控。