随着智能制造战略的深入推进，烟草行业面临设备智能化升级的迫切需求。昭通卷烟厂卷包车间除尘系统运行超13年，设备老化导致电机故障、传感器失效等问题频发，叠加高温、高尘、高噪声的复杂环境，人工巡检效率低下且应急响应滞后，设备故障常引发生产线大面积停机。传统基于经验的定期维护模式已难以满足安全生产与高效运行需求，亟需通过数字化、智能化技术突破设备管理瓶颈。 项目聚焦设备运维痛点，攻克四大核心难题：一是数据采集与传输，针对老旧设备可采集数据少、车间电磁干扰强的问题，创新采用“工业总线+无线通讯”混合组网模式，部署多类智能传感器，实现设备运行数据（振动、电流、温度等）与环境数据（烟雾、热源）的实时采集，数据准确率达99%；二是多源数据标准化治理，建立覆盖设备编码、数据格式的工业标准，整合传感器、视频、日志等多类型数据，为智能分析奠定基础；三是智能预测模型构建，基于机器学习算法开发设备健康度评价体系，通过阈值预警、趋势分析、机理诊断等多模型融合，将故障预测准确率提升至85%，应急维修频次降低90%；四是安全防护升级，首创“红外+视觉”火灾预警系统，结合AI行为识别技术，实现火灾早期预警与人员侵入监测，预警响应时间缩短至秒级。 成果实现：（1）架构创新：混合组网模式解决复杂环境下的布线难题，安装效率提升 70%；（2）感知升级：构建 “设备 + 环境” 双维度监测体系，集成 多类传感器与 AI 视觉识别，实现设备状态与生产环境的全方位感知；（3）模型突破：建立设备健康度分级标准，实现预防性维护，减少计划外停机 70%； 成果已在昭通卷烟厂稳定运行，形成可复制的 “数据采集 - 智能分析 - 主动运维” 闭环体系。通过标准化接口与模块化设计，可快速适配烟草、电力、化工等行业的旋转设备管理，推动传统运维模式向 “预测性维护” 转型。其创新经验被纳入昭通烟厂数据编码规范，为企业培养智能化运维团队，填补了烟草行业辅连设备健康管理的技术空白。