在产线高速运转的今天，设备一旦出现异常，往往意味着停机、返工、交期延误。准确把握“设备巡检需求”，才能把风险遏制在萌芽阶段，让维护投入转化为可见的产能与利润。

一、需求从何而来 ?

1. 设备复杂度提升 ?

单机集成伺服、液压、电控等多系统，传统“看听摸”已无法捕捉早期故障信号。 ?

2. 管理颗粒度变细 ?

订单多品种、小批量切换频繁，需要实时掌握每台设备的健康档案，避免批量质量事故。 ?

3. 合规与追溯压力 ?

食品、制药、化工等行业对设备运行记录提出可追溯要求，巡检数据成为审计依据。 ?

4. 人力成本与技能断层 ?

资深技师稀缺，新员工经验不足，企业急需标准化、易上手的巡检方案降低培训门槛。

二、需求画像四维度 ?

场景：高温、高湿、粉尘、振动等复杂工况，需要防爆、防水、抗干扰的硬件组合。 ?

频次：关键设备“分钟级”监测，辅助设备“日巡+周检”即可满足。 ?

数据：温度、振动、电流、液位、气体浓度等多参数同步采集，支持趋势预测。 ?

流程：扫码签到→数据录入→异常预警→工单派发→结果确认，闭环一目了然。

三、需求落地三步法 ?

1. 梳理风险清单 ?

通过FMEA或历史故障库，标出“高故障率、高停机损失”的点位，优先布设传感器。 ?

2. 制定分级标准 ?

将巡检需求拆为“红橙黄绿”四级，红色点位24小时在线监测，绿色点位按计划巡检。 ?

3. 匹配软硬方案 ?

传感器+网关+APP/大屏+API接口，既满足现场实时查看，又能对接ERP、MES实现数据互通。

四、成功案例 ?

冶金企业：在轧机齿轮箱加装温振传感器，3个月内提前发现轴承磨损4次，单次停机损失减少60%。 ?

食品工厂：通过APP巡检记录封口机压力曲线，批次追溯时间从2天缩短至30分钟。 ?

化工园区：防爆移动终端+云端分析，巡检覆盖率提升100%，人为漏检率降至0。

五、未来趋势 ?

预测性维护：AI模型根据巡检数据自动计算剩余寿命，让“修与不修”有据可依。 ?

远程协作：专家通过视频+AR标注，指导现场新人完成复杂检修。 ?

绿色运维：通过精准巡检减少过度保养，降低备件与能源浪费。

设备巡检需求不是简单“买几台传感器”，而是从场景、频次、数据到流程的系统工程。龙影AR以AR+IoT双引擎，把巡检需求转化为可视化指引：现场人员戴上AR眼镜即可查看设备三维模型、实时参数、维修步骤，远程专家同步标注，让每一次巡检更精准、更高效，为企业节省的不只是时间，更是看得见的成本与风险。