在工業數字化轉型的洶涌浪潮里，企業對設備運維管理的要求日益嚴苛，既要提升效率、降低成本，又要保障生產連續性與安全性。在數字化轉型的深水區，工業運維正經歷一場"數智基因"的重構革命。

SKF以百年工程智慧為基座，融合前沿AI認知技術，打造出新一代工業設備健康管理操作系統——SKF Insight云圖 × AI平臺，重新定義智能運維的精度邊界與價值維度。

智能運維解決方案

SKF Insight云圖 × AI

3大客戶核心價值

預防設備故障，保障生產連續性

設備突發故障會造成生產中斷，帶來不可估量的經濟損失。SKF Insight云圖平臺依托強大的AI 深度思考能力和專家診斷邏輯，對設備運行數據進行實時分析精準診斷潛在故障隱患。在故障發生前及時發出預警，企業可據此提前安排維護，避免非計劃停機，確保生產穩定運行。

量身定制運維方案，提高運維效率

以往制定維護方案依賴于少數經驗豐富的工程師。云圖平臺構建的基于故障報警的維護建議AI推薦引擎，無論是復雜的大型生產線設備，還是小型輔機類設備，都能獲得最適配的運維策略，大大提升了運維團隊工作效率。

降低運維成本，提升經濟效益

SKF Insight 云圖平臺借助AI驅動的智能運維，精準診斷設備故障，優化維護計劃，減少不必要的維護工作和備件費用，幫助企業合理規劃運維預算，實現降本增效30%以上

3大核心功能

AI驅動的知識管理

通過AI自動提取SKF內部數萬份技術文檔、故障診斷報告和維護建議手冊中的顯性知識，以及專家頭腦中的隱性知識，云圖構建了一套精準完善的專家知識庫。該知識庫不僅支持云圖的預測與決策過程，還能根據專家反饋動態更新和擴充，成為企業獨一無二的寶貴資產。

AI模型精準診斷設備故障

云圖整合了SKF多國專家診斷邏輯、設備失效數據分析與AI深度思考能力，能夠針對設備的運行數據精準輸出故障診斷結果，自動診斷準確率達98%以上

AI推薦引擎高效定制維護方案

云圖利用專家知識庫，構建了基于故障報警的維護建議推薦引擎。當AI模型或專家發出報警時，AI維護推薦引擎能夠自動整合設備和故障的詳細信息，并結合歷史故障處理方法與維護方案，給出定制化的維護建議，包括維護優先級，實現生成維護方案的效率指數級提升。

1907年誕生的工業圖騰SKF，始終是軸承技術演進史的活體見證者。如今，這家百年企業將積淀的"工業DNA"注入數字世界：

全球實時監測網絡：覆蓋數萬臺設備、數十萬連接點的工業神經網絡

全生命周期數據庫：中國區近百臺測試臺架每年解析上千軸承的"生老病死"圖譜

專家知識熔爐：數萬份技術手冊、診斷報告與維護建議構成的決策中樞

未來，SKF Insight IMS云圖平臺將持續深化智能運維能力建設，通過數據反哺模型，實現診斷、維護、決策精度的不斷迭代升級。這是一場工業與AI雙向賦能的認知革命。SKF正在培育會學習的AI大腦，讓每個運維決策都承載技術積淀與前沿智慧，助力企業實現更高效、更智能、更可持續的運營。

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