ABB SAM3.0 (System for Asset Management 3.0) 是ABB Ability™数字化解决方案套件中的核心平台，是一个集数据采集、状态监测、高级分析与诊断、维护管理于一体的综合性智能资产健康管理平台。它不仅仅是一个软件，更是一个集成了边缘计算、云平台、行业专家知识与人工智能算法的生态系统，旨在对工厂的关键旋转设备（如电机、泵、风机、压缩机、涡轮机）及静止设备进行全生命周期健康管理，实现从被动维修到预测性维护的根本性转变。
应用场景：
在西欧某大型海上风力发电场，数百台分布广泛的兆瓦级风力涡轮发电机是其核心资产。传统定期巡检方式效率低下，且无法预知突发故障。一场未预见的齿轮箱轴承故障曾导致一台风机停机数月，备件与吊装维修成本高达数百万欧元。该风场部署了 ABB SAM3.0 平台。通过在每台风机的齿轮箱、发电机、主轴等关键部位安装振动、温度、油液等智能传感器，数据通过场区网络实时汇聚至 SAM3.0 平台。平台内置的AI模型持续分析这些数据流。在另一台风机即将发生类似故障前的六周，SAM3.0 系统发出了“早期轴承内圈磨损”的明确预警，并附有诊断报告和剩余可用寿命估算。运维团队据此在下一个无风窗口期，有计划地更换了轴承，避免了主齿轮箱的灾难性损坏和漫长的非计划停机。这次成功的预测，直接节省了巨额维修费用，并确保了风电场的发电收益。
核心参数速览：
主要参数 | 数值/说明 |
|---|
产品型号/名称 | SAM3.0 (System for Asset Management) |
制造商 | ABB (Asea Brown Boveri) |
产品类别 | 综合性智能资产健康管理平台（软件即服务 SaaS / 本地部署） |
核心功能 | 状态监测(CM)、预测性维护(PdM)、资产绩效管理(APM)、维护管理 |
数据采集接口 | 支持OPC UA、MQTT、REST API、支持与ABB及第三方振动/过程传感器、PLC、DCS、历史数据库等无缝集成 |
监测对象 | 旋转机械（泵、风机、电机、涡轮机）、往复机械、电力设备（变压器、断路器）、静止设备等 |
分析技术 | 频谱分析、阶次分析、时域分析、包络解调、机器学习(ML)与人工智能(AI)模型 |
部署方式 | 灵活的云部署（ABB Ability™平台）、本地部署或混合架构 |
报警与诊断 | 多级报警（预警、报警、危险）， 基于规则的诊断与基于AI的智能诊断， 自动生成诊断报告 |
可视化与报告 | 可定制的仪表盘、资产健康状态总览、趋势分析、自动生成报告 |
移动支持 | 支持通过移动设备（平板、手机）访问关键报警、数据和报告 |
合规与安全 | 符合行业数据安全标准（如ISO 27001）， 支持角色权限管理， 审计追踪 |
技术原理与创新价值：
创新点1： 分层式智能架构与边缘-云协同。 SAM3.0 采用创新的分层处理架构。在“边缘层”，部署于现场的智能传感器或网关（如ABB Ability™ Smart Sensor）可进行本地数据预处理和初步诊断，仅将关键特征数据或报警信息上传，极大减轻了网络带宽和中心服务器的压力。在“平台层”，云或本地服务器汇聚全厂数据，运行更复杂的AI模型和深度分析。这种架构实现了实时性与深度分析的平衡，并能在网络中断时保持边缘设备的自治运行。
创新点2： 内置行业知识库与可解释AI。 平台的核心优势在于其融入了ABB数十年在旋转设备领域积累的专家经验和故障案例库。它不仅提供标准的振动分析工具，更集成了针对特定设备类型（如离心泵、感应电机、齿轮箱）的预配置监测模板和诊断规则。更重要的是，其AI算法不仅输出预测结果，还能提供“可解释性”，例如指出是哪个频带的能量上升导致了预警，以及可能对应的故障模式（如不对中、轴承缺陷、气蚀），使维护人员能够理解并信任AI的判断。
创新点3： 从监测到执行的闭环工作流集成。 SAM3.0 超越了传统监测系统仅提供报警的局限。它能够与企业资产管理系统（如SAP PM、IBM Maximo）或计算机化维护管理系统（CMMS）深度集成。当系统检测到潜在故障并生成诊断报告后，可以自动在CMMS中创建工单，关联故障信息、建议措施和所需备件，甚至安排维修计划。这形成了“感知-分析-决策-执行”的完整数字化闭环，大幅缩短了从发现异常到实施维护的周期。
应用案例与行业价值：
案例一：跨国矿业集团大型选矿厂泵群优化。 一家全球矿业巨头在其位于南美的选矿厂拥有超过2000台各类泵。过去，泵的维护主要依赖定期检修和故障后维修，效率低下且成本高昂。部署 ABB SAM3.0 平台后，为关键泵安装了无线振动传感器，并集成现有DCS的过程数据（流量、压力）。平台通过机器学习模型建立每台泵的“健康基准”。当一台渣浆泵的振动频谱开始出现叶轮通过频率的边带，且效率略有下降时，SAM3.0 将其诊断为“早期叶轮磨损并可能伴随气蚀”。维护团队在计划停车期间进行检查，证实了诊断，并更换了叶轮。此举避免了泵的完全失效和可能导致的全流程停车，预计每年为该厂节省了超过500万美元的维护成本和产能损失。
案例二：化工厂关键透平压缩机组全寿命健康管理。 某乙烯工厂的裂解气压缩机是装置的心脏，其非计划停车损失巨大。工厂采用 SAM3.0 平台，整合了来自本特利内华达3500系统的高精度振动数据、润滑油在线分析数据、工艺参数以及红外热像数据。平台的多变量分析模型能够综合评估转子平衡、轴瓦状态、密封性能以及热力学效率。基于这些洞察，工厂不仅实现了故障预警，更能优化机组的运行参数（如转速、负荷分配），使其在最佳效率区运行，并科学地延长了大修间隔。据估算，通过提升可靠性和能效，该平台在三年内为单台机组创造了超过千万美元的价值。
相关产品组合方案：
ABB SAM3.0 作为一个开放平台，其强大能力通过与广泛的硬件和软件组合得以释放：
无线智能传感器（如ABB Ability™ Smart Sensor for motors, pumps）： 为低压电机和非关键设备提供经济高效的“即贴即用”式监测，是扩展监测覆盖面的理想入口。
在线振动监测系统（如ABB Vibration Monitoring System）： 为关键和高价值旋转机械提供连续、高精度的振动、位移、转速监测，作为 SAM3.0 的高质量数据源。
边缘计算网关与数据采集器： 负责从各类传统有线传感器、第三方系统（如Bently Nevada, GE Bently）采集数据，并进行本地预处理后发送至 SAM3.0 平台。
过程历史数据库（如OSIsoft PI System）： 与 SAM3.0 集成，提供丰富的工艺过程数据（温度、压力、流量），用于进行设备性能与工艺关联的深度分析。
企业资产/维护管理系统（EAM/CMMS）： 如SAP、IBM Maximo， 实现与 SAM3.0 的工作流闭环，自动生成工单、管理备件。
增强现实（AR）工具： 现场维护人员可通过AR眼镜接收来自 SAM3.0 的故障诊断指引和维修规程，提高维修效率和质量。
ABB远程诊断服务（RDS）： ABB全球专家团队可通过安全的远程连接访问 SAM3.0 平台数据，为客户提供第二意见诊断和高级分析支持。
数字孪生模型： 基于 SAM3.0 的实时数据，构建关键设备的数字孪生，用于模拟仿真、性能预测和维修方案验证。
安装维护与全周期支持：
部署与配置： ABB SAM3.0 的部署是一个系统工程，通常从现状评估和目标定义开始。ABB专家会帮助客户识别关键资产、设计传感器网络和数据架构。平台部署（云或本地）后，需要配置资产层次结构、数据连接（与传感器、DCS、历史库）、报警规则和诊断模板。对于AI模型的应用，可能需要一个初始的数据“训练”阶段来学习设备的正常运行状态。整个流程由ABB的专业服务团队提供支持，确保平台快速上线并产生价值。
日常运营与全周期支持： 平台上线后，日常运营侧重于监控系统健康、审查自动生成的报警和诊断报告、并根据洞察安排维护工作。SAM3.0 平台本身的设计目标是低维护，软件更新和升级通常由ABB远程管理。
扫一扫咨询微信客服
