问：业内近来热议的“新质生产力”是什么?与数字润滑运维有何关联?

　　答：新质生产力的“新”在于技术的超越性，“质”在于创新驱动力的增强，共同推动生产力实现从量变到质变的飞跃。摆脱传统增长路径，符合高质量发展的要求，是数字时代更具结合性和新内涵的生产力。

　　新质生产力为数字润滑运维注入技术创新与智能化动力，而数字润滑运维则通过提高生产效率、产业升级，为新质生产力的成长提供坚实支撑。

　　在新质生产力的浪潮下，企业正面临着从来没有的机遇与挑战。那么企业如何运用好“数字润滑管理”实现从传统到新质的跨越?...下面就为大家详细解读

　　一、当前挑战：设备传统运维模式的局限性

　　着眼于新一轮的科技革新与产业变革，大国间的较量愈演愈烈，而当前大多企业设备仍停滞在传统的设备运维模式上，导致企业的生产力的受限与经济能源的大额损耗，难以跟上国内外先进企业的步伐。

　　一是“一刀切”的润滑周期设定，忽视了不同设备、不同工况下的差异化需求;二是人工检查的主观性和局限性，难以捕捉到细微的润滑状态变化;三是故障预防的滞后性，往往在设备出现明显故障后才进行干预，导致生产中断和维修成本上升。

　　“新质生产力”概念的提出，为设备润滑监测市场注入动力的同时，也为企业的转型升级指明了方向。

　　在设备润滑这个细分领域，我们常听到“预防胜于治”的老话。但过去，这预防二字，往往只能停留在定期更换润滑油、人工检查这些表面功夫上。

　　现在不同了，“新质生产力”鼓励我们深入骨髓地改变，用智能监测系统为设备把脉，就像老中医给病人望闻问切一样，准确捕捉每一个细微的变化，提前介入，防患于未然，实现生产力的质的飞跃。

　　二、企业如何运用好“数字润滑管理”?

　　设备实现从传统到新质的跨越?

　　2.1 拥抱设备数字化转型，树立新质生产力理念

　　企业需通过科技创新和数字化转型，实现生产方式的根本性变革。在润滑管理领域，这意味着从传统的定期更换、经验判断向数据驱动、智能决策的运维模式转变。

　　2.2 构建设备运维数字化润滑管理平台

　　企业需构建集数据采集、存储、分析、预警于一体的数字化润滑管理平台。通过物联网技术、传感器等设备，实时监测设备润滑状态，采集关键数据。利用大数据分析和人工智能算法，对数据深入次挖掘，识别潜在问题，预测设备故障，为决策提供有力支持。

　　2.3 优化设备润滑策略，实现精细化管理

　　通过数字化平台的赋能，对设备运行数据的深入分析，准确调控润滑油的用量、更换周期等关键参数，实现资源的zui优配置与成本的控制，推动整体生产效能的持续提升。

　　2.4某钢企的数字润滑管理升级案例

　　面对设备众多、润滑条件严苛及作业环境复杂的挑战，江苏某民营千亿钢企频繁遭遇设备磨损与故障问题。为降低故障率并升级至预测性维护模式，该企业引进了INZOC数字润滑管理方案。

　　对关键设备(如轧机油膜轴承、齿轮稀油站等)加装在线油液监测系统，实现了对油中水分、老化污染、磨损颗粒等关键指标的实时监测。

　　一个显著成效的案例发生在某次凌晨，系统通过手机端即时推送预警信息，迅速提示一号机水分超标。

　　企业迅速响应，几小时内便完成了问题排查与处理，很好的预防了油品的过早乳化和污染，显著降低了吨钢油耗，避免了因润滑问题可能引发的备件故障及非计划性停机，保障了生产线的连续稳定运行。

　　三、作为新质生产力的践行者

　　1.有哪些技术突破与颠覆性优势?

　　如今，“新质生产力”这一时代强音，以科技创新为主 导，依托于关键性、颠覆性技术的重大突破，实现了对传统生产力的全方面超越。这无疑和智火柴创立的初衷与理念高度契合。

　　作为新质生产力的践行者与推动者，深耕于油液监测领域的装备数字润滑管理与故障诊断产品的研发与推广，以智能传感为核心，依托于IOT的设备油液监测等关键性与颠覆性技术的重大突破，全方面赋能工业企业的智能运维与高 效管理。

　　2.深 度科研结合与底层技术创新

　　企业建立智能传感器研究院，内设的基础科学部基于流体力学、湿敏材料学、电磁感应、设备状态监测等领域深入研究，掌握了核心底层技术避免我国油液监测技术不被制约排他。

　　俗话说“打铁还需自身硬”，我们做到了微型化与多合一集成的传感器，实现单体传感器的多项油液指标监测以及全栈产品从润滑状态、污染状态到磨损状态全系列传感器的覆盖。

　　研发的油液在线监测系统搭载自动控制?？?，明显防止压力和流量瞬变对传感器数据的冲击，提升系统整体性能70%。此举不仅补齐了国内传感技术“短板”与空白，还突破国外传感核心技术的“卡脖子”难题。

　　3.数据处理分析与AI算法的深入应用

　　此外，我们在数据标准化、粘度校准至标准温、含水率智能温补、数据斜率专 业分析、磨粒细致统计及油品清洁度预警等领域构建了数据处理体系，解决了离线与在线数据无缝对接的难题，大大提升了数据处理的准确性和时效性，为后续的数据深入挖掘、准确故障预测与诊断奠定了坚实基石。

　　融入先进的大数据分析与AI算法技术，对海量油液监测数据进行深入挖掘与智能分析。通过机器学习与预测模型，能够提早预测设备故障趋势，制定的维护计划，实现从“被动维修”到“主动预防”的转变。

　　智火柴作为行业技术突破的引跑者，有其深厚的技术积淀与前瞻视野，已累计为超过30000套设备提供了量身定制的数字润滑解决方案，覆盖工程机械、煤炭能源、钢铁冶金、电力能源等多个关键行业领域，实现了技术的广泛跨界应用与深入赋能。

　　我们正以科技创新推动产业创新，在此呼唤更多传统企业以产业升级构筑竞争新优势，牢牢抓住发展的“机会窗口”，加速形成新质生产力，抢占发展制高点，赢得发展主动权。

　　为提升战略性新兴产业的核心竞争力，抢占未来产业发展的制高点，释放更多新质生产力，为大国博弈培育竞争新优势。

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