化工企业设备密集、工艺连续，巡检工作一旦“走过场”，小隐患可能酿成大事故。传统巡检依赖“纸质记录+人工判断”，不仅效率低下，还常因数据误差、异常漏判导致设备故障突发。一款全新的化工行业智能巡检系统，以“使用者需求为导向”，融合物联网、AI诊断技术，让巡检从“被动记录”升级为“主动预警”，成为设备安全的“智能哨兵”。

一、动态巡检计划：让任务“跟着风险走、贴着实际来”

设备管理员老李曾烦恼：“固定巡检计划跟不上设备状态变化，关键设备巡检频次不够，普通设备又浪费人力。”系统支持风险驱动型巡检计划，可根据设备重要等级、运行时长、历史故障数据自动调整巡检频次——比如刚维修完的反应釜，系统会临时增加3天巡检次数；运行稳定的循环泵，则适当延长巡检间隔。

巡检人员通过手机端接收任务时，系统会按“最优路线”规划巡检顺序，标注重点检查项和风险提示，如“检查A储罐液位时需同步查看压力表波动情况”，让巡检任务既精准又高效。

二、智能数据采集：让信息“零误差、自动传”

巡检员小张最怕“手写记录潦草，回头整理数据还出错”。系统配备多功能巡检终端，支持三种采集方式：对温度、压力等参数，可通过蓝牙连接传感器自动读取；对设备外观、密封点等情况，直接拍照并标注异常位置；对无法自动采集的数据，手写输入后系统自动识别转为结构化信息。

所有数据实时同步至后台，避免了“纸质记录丢失、数据篡改”风险。若检测到参数超出阈值，终端当场发出声光报警，提醒巡检员及时复核，杜绝“数据滞后导致隐患扩大”。

三、AI故障诊断：让隐患“藏不住、能预判”

“巡检时看着正常，回去没多久就出故障”是安全总监的心病。系统内置设备故障AI诊断模型，基于海量历史运行数据和故障案例，能从看似正常的参数波动中发现潜在问题：比如某台泵的振动值虽在合格范围，但近一周呈“线性上升”趋势，系统会预判“轴承磨损风险”，自动生成预警报告推送至维修部门。

同时，系统支持“照片智能分析”，巡检员上传的设备密封面照片，AI能自动识别“微量渗漏”等肉眼难辨的隐患，让故障诊断从“经验判断”转向“数据说话”。

四、闭环管理赋能：让维修“有计划、可追溯”

“巡检发现的问题，维修进度没人盯”是管理的短板。系统构建巡检-维修闭环机制：AI预警或巡检员上报的隐患，自动生成维修工单，明确维修责任人、时限及所需备件；维修人员接单后，可查看设备历史巡检数据和故障诊断建议，提高维修效率；维修完成后，需上传验收照片和数据，经审核通过方可闭环。

系统还会统计各设备的故障频次、维修时长等数据，生成“设备健康档案”，为设备更新换代提供决策依据。