制造业设备数字孪生智能运维展示台产品系统

针对制造业产线设备故障难预测、运维响应慢、数据价值挖掘不足的痛点，本项目打造了一套集数字孪生、AI 诊断、仿真控制于一体的智能运维平台。通过对压缩机、冷却塔等关键设备的实时监控与 3D 可视化，帮助制造企业实现从被动抢修到主动预防的运维模式升级，有效降低设备停机时间，提升生产效率。

本平台包含四大核心功能模块：
数字孪生仿真：通过前端技术构建设备 3D 模型，实时映射设备运行状态，支持 3D 视图切换与 AI 训练。
AIGC 知识库与智能建模：基于 AI 技术生成设备故障知识库，支持一键生成与优化 AI 诊断模型。
故障诊断与预警：结合设备运行数据与 AI 算法，实现故障实时诊断与提前预警，支持多渠道告警推送。
仿真控制：提供故障注入、仿真验证与效果预测功能，辅助运维人员进行预案演练与决策验证。

在本项目中，我主导了核心技术架构的设计与开发：
技术实现：前端负责高交互性 3D 可视化界面开发；后端搭建数据采集与接口服务，支撑设备数据存储与传输；AI 模块实现故障预测、AIGC 知识库生成等核心算法逻辑。
核心亮点：实现了工业设备的低延迟数据采集与 3D 模型实时渲染，自研的 AI 知识生成算法将故障知识库构建效率提升了 60%。
难点攻克：针对工业现场复杂网络环境，设计了边缘计算 + 云端协同的混合架构，确保数据传输的稳定性与实时性。