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船舶维修保障全流程数字化管控与智能故障诊断技术研发

发布时间: 2026-06-26
截止日期:2026-06-30

价格 双方协商

地区： 山东省 青岛市 市南区

需求方： 青岛**船厂

行业领域

新一代信息技术产业

需求背景

近年来，船舶装备向智能化、集成化方向快速发展，对船舶维修保障的精准性、时效性与经济性提出了更高要求。传统船舶维修模式以计划检修和故障事后维修为主，高度依赖技术人员的经验积累，普遍存在故障预判能力不足、维修精准度偏低、维修过程数据碎片化、全流程管控精细化程度不足等问题，直接导致维修周期长、运维成本高、质量追溯难度大，已难以适配现代船舶运维保障的发展需求。

我所在船厂深耕船舶维修保障领域，亟需通过新一代信息技术赋能产业升级。研发面向船舶维修场景的数字化管控与智能诊断技术，构建“数据采集-智能诊断-流程管控-质量追溯”一体化的智能维修保障体系，对提升船厂维修保障能力、缩短船舶停航维修周期、降低全生命周期运维成本具有重要现实意义，也是船舶维修行业数字化转型的核心发展方向。

需解决的主要技术难题

本项目融合物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，升级船舶维修保障模式，需解决以下核心技术难题： 

1. 船舶多源异构设备数据统一采集与融合难题。船舶涉及动力、电气、导航、船体等多类系统，设备型号繁杂、接口标准不一，如何实现全场景关键设备运行数据的标准化采集、可靠传输与多源数据归一化处理，打通设备端、施工端、管理端的数据链路，破除维修各环节的数据孤岛。

2. 小样本工况下船舶关键设备智能故障诊断与预测难题。船舶故障场景样本少、工况波动大，如何结合设备运行机理与人工智能算法，构建故障诊断与寿命预测模型，实现关键设备故障的精准定位、成因分析与剩余寿命预判，推动维修模式从“事后修复”向“预测性维护”转变。

3. 船舶维修全业务流程数字化智能管控难题。如何将维修计划编制、物资调度、现场作业、质量检验、验收交付全环节纳入数字化管控体系，实现维修进度可视化追踪、质量全链路追溯、人力与物资资源智能调度，解决传统维修管控粗放、效率偏低的问题。

期望实现的主要技术目标

a. 数据采集能力：覆盖船舶动力、电气、舵系等核心系统≥85%的关键设备，数据采集延迟≤2s，数据准确率≥99%，实现多源异构数据统一接入管理。

b. 故障诊断与预警：船舶关键设备故障诊断准确率≥90%，潜在故障提前预警时长≥72小时，设备剩余使用寿命预测相对误差≤15%。

c. 维修流程管控：船舶维修全流程数字化覆盖率达100%，维修计划执行偏差率≤10%，单船平均维修周期较传统模式缩短≥15%。

d. 质量与成本效益：维修工程一次验收合格率提升至≥98%，单船维修综合成本降低≥10%，维修质量全环节可追溯率100%。

e. 系统兼容适配：可适配多型民用、特种船舶维修保障场景，支持与船厂现有生产管理、物资管理等系统无缝对接。