项目背景
客户希望对关键产线设备进行预测性维护，基于振动、温度等传感数据提前发现故障征兆，降低非计划停机。
业务目标
非计划停机时长下降 30% 以上，备件预测准确率提升。
关键设备预测性维护
非计划停机时长下降 30% 以上，备件预测准确率提升。
预算¥40–60 万
预计周期12–16 周
已收到方案3 份
响应截止2026-07-18
项目范围
必须完成
- 传感数据接入
- 故障预警模型
- 工单与留痕
可选范围
- 剩余寿命预测
明确不包含
- 不承担设备改造与备件采购
第三方系统
IoT 平台 / MES（接口）
数据范围
脱敏历史传感与维修记录
交付环境
边缘 + 云部署
验收要求
业务指标
- 非计划停机下降 ≥ 30%
- 备件预测准确率提升
技术指标
- 预警提前量达到约定阈值
合规指标
- 产线数据不出厂
文档与知识转移
- 模型说明
- 运维文档
平台风险提示
- 故障样本不平衡
真实故障样本稀少，模型易偏向多数类。
建议：约定少数类召回率指标与复核机制。
供应商响应
该项目已收到 3 份方案。 仍在接受结构化方案：方案摘要、总报价、工期、里程碑、实际投入成员、风险假设与是否接受审计。