本项目立足制造业数字化转型战略需求，针对传统设备管理存在的“数据孤岛严重、运维响应滞后、资源调配低效”等行业痛点，攻克多源异构设备互联互通、全生命周期智能决策、跨系统协同优化等关键技术难题，构建了集智能物联、数字孪生与算法决策于一体的创新管理体系，推动设备管理向智能化、协同化跃迁。 在技术层面，突破三大核心瓶颈：一是研发多协议自适应转换技术，实现5G+IoT环境下27类工业设备的实时数据采集，构建日均处理TB级数据的全域数据双中台；二是创新数字孪生模型轻量化算法，建立涵盖设备机理与运行特征的三维可视化模型库，使远程调试准确率提升至98.6%；三是开发基于PHM的设备健康度评估体系，融合动态规划算法实现维保计划自动生成，较传统人工排程效率提升7倍。管理层面，破解跨系统协同难题，通过标准化100%的API接口集成生产、能源等6大系统，构建"AI预诊断+专家会诊"三级响应机制，管理响应效率提升40%，人工巡检工作量降低70%。 项目创新性体现在三个方面：一是创建"平台+场景"融合管理模式，纵向贯通设备感知-分析-决策闭环链路，横向实现跨部门业务流程自动化，推动12项运维流程智能化再造；二是构建产业级设备互联平台，打通上下游7家供应商数据壁垒，形成100公里半径的备件共享生态圈；三是研制预测性维护系统与22项系统点检巡检技术标准，输出设备画像、能效优化等数字化服务。实施后企业OEE提升至85%，综合运维成本下降35%。 成果通过“技术穿透+流程再造+生态重构”三维创新，形成可复制的智能设备管理解决方案。本成果为传统产业数字化升级提供了实践范式，具备显著的行业推广价值与社会经济效益。