在運轉的工業設備中，隱藏著無數細微的震顫，它們是設備的“健康語言”。廈門煙草工業有限責任公司（以下簡稱廈煙公司）動力車間開展了一場“以數辨疾”的特別實踐。

“當時老師傅們趴在設備上聽振動，就像老中醫把脈，我們就想能不能把這種經驗轉化成數據診斷。”技術團隊負責人楊澤輝回憶道。這支平均年齡28歲的研發隊伍，用一年多的時間，自主開發振動檢測系統，通過改良的傳感器，將難以捕捉的震顫轉化為可解讀可感知的數據語言，破譯設備的“健康密碼”，實現設備隱患的精準預警，打通預防性維修的“最后一公里”。

項目組在現場調試系統

系統開發并非一帆風順，設備振動信息的捕捉與轉化面臨“檢測精度不足、傳感器部署困難、故障預警滯后”三大技術瓶頸。研發團隊開展上百次試驗，全力攻克這三個難題。“傳感器選型就像給設備配‘助聽器’，既要聽得清雜音，又不能被轟鳴聲淹沒。”主攻信號處理的工程師陳力介紹。通過廣泛對比傳感器類型和使用場景，項目組找到了一雙靈敏的“電子耳”，幫助職工降低工作難度。

項目組展示傳感器組件

狹小空間的安裝難題該如何解決？一次偶然的機會，楊澤輝從家里的冰箱貼獲得靈感，“既然磁鐵能吸住金屬，是不是也能用來固定傳感器？”經過三個月改進的磁吸式支架，讓原本需要拆裝30分鐘的工序縮短至3分鐘。

在動力中控室，大屏上跳動的波形圖實時顯示著設備的“健康情況”。“這套系統就像給設備戴了智能手環，5次/秒的監測頻率比老師傅巡檢頻次高200倍，解決了設備故障預警滯后的問題。”楊澤輝指著突然變紅的警示燈解釋。

系統工作動圖

系統上線運行后的第三個月，一段持續異常的波形引起值班人員的注意，維修人員快速響應，對異常設備開展檢查。經檢查，確認為空調風機皮帶出現6毫米的松動，此次預警成功將故障暴露、維修響應、維修完成的全流程維修時間壓縮至以往的三分之一。車間老員工李德利說：“以前遇到設備振動的難題需要耳聽手摸，現在看看數據就能發現異常，這套系統把我們三十年的經驗都裝進去了。”

當老工匠的“聽音棒”遇見數據流的0與1，將老工匠的經驗轉化為可復用的數字資產，推動了設備運維從“被動搶修”轉向“主動預防”。在智能工廠建設的道路上，廈煙公司將繼續扎實推進數字化場景實踐，建強支撐生產制造單元，為企業高質量發展與現代化建設賦能。