问题——传动装置故障隐蔽，停产与安全风险叠加 不少制造企业，传动装置长期高负荷运行，轴承磨损、联轴器偏心、齿轮啮合异常等早期故障往往只表现为轻微异响，在嘈杂车间里很难靠人耳准确分辨；一旦关键部件突然失效，轻则产线停摆、订单延误，重则可能引发设备断裂、飞溅等安全事故。多家企业一线案例显示，核心传动装置突发损毁不仅维修更换费用高，还可能导致停线数日，进而带来交付延期等连锁损失。 原因——传统巡检依赖经验，高噪声与恶劣工况抬高检测门槛 一上，人工巡检高度依赖个人经验和听觉敏感度。78至85分贝甚至更高的车间噪声下，异常信号很容易被背景声淹没；另一上，高温、多尘、油污等工况会影响部分精密检测手段的稳定性和覆盖范围，企业往往只能“看得见的先处理，看不见的先拖着”。对多地企业走访调研后，团队将共性难点归纳为三类：设备点位多、检测覆盖受限；人工与传统方法效率偏低、定位耗时长；极端环境下难以持续开展检测。多重因素叠加，使不少企业的维护仍以故障后的抢修为主。 影响——经济损失与安全隐患并存，推动维护方式升级 设备故障的代价不止体现在维修成本，更直接影响生产节奏和人员安全。行业数据表明，大型铸造企业发生设备故障事故时，单次直接经济损失较高，且相当比例的安全事故与传动装置故障有关。对交付周期紧、设备联动性强的企业来说，关键传动环节失效会迅速影响整条产线，带来停产损失、违约风险，并增加人员在高风险作业环境中的暴露概率。随着制造业向高端化、智能化、绿色化发展，传统“故障后维修”难以满足稳定生产与安全要求，“预测性维护”逐渐成为企业的现实选择。 对策——以“听诊”实现非侵入式监测，提高发现与定位效率 针对上述痛点，浙江工商大学“声联智检”团队以声源定位为核心，研发面向传动装置的故障预警系统。系统采用非侵入式部署，无需对原有设备进行大改造，可适配高温多尘等复杂工业环境，通过采集、分析并定位运行声信号，实现早期异常识别与告警。据介绍，该系统已形成阶段性知识产权成果，并在企业现场开展验证。 在试用场景中，系统在高噪声车间捕捉到轴承磨损的微弱特征信号，将排查定位时间从约半小时缩短到3分钟以内；在铸造企业试用中，系统发现了人工巡检未察觉的隐蔽故障点，帮助企业在风险扩散前完成处置。试点反馈显示，该系统可对早期小故障进行实时监测并提前预警，把隐患处置窗口前移，为企业预留检修计划安排时间，减少临停与抢修带来的不确定性。 前景——以数据提升安全与效率，推动从试点走向规模应用 从趋势看，制造业数字化转型正从“上系统、建平台”转向“用数据解决具体问题”。以声学监测切入传动装置健康管理，具备部署相对便捷、覆盖面广、可持续监测等特点，有望在铸造、制鞋及更多连续化生产场景拓展应用。若在更多企业形成稳定的运行数据积累，并与设备管理、检修计划、备件管理联动，有关系统可更走向标准化、模块化，推动维护策略由经验驱动转为数据驱动。 同时，行业推广仍需在两上持续推进：其一，建设更通用的故障特征库与工况适配策略，提升跨设备、跨场景的迁移能力；其二，完善现场运维与质量评估机制，明确预警阈值以及误报、漏报的处置流程，形成可复制的应用规范。随着传感、边缘计算与工业网络基础设施完善，面向关键传动部件的预测性维护，有望成为更多中小制造企业“以较小投入降低重大风险”的务实选择。
从校园实验室走到工厂车间，这群青年创业者用技术创新回应真实生产需求；他们的实践说明，攻克产业痛点既要敢于直面问题，也要把科研成果持续打磨并落到现场。在推进新型工业化的进程中，这类产学研深度融合的探索，正在为制造业高质量发展提供新的助力。