目前出廠質檢和設備點檢通常依靠人工聽音來識別設備異響，但存在著諸多的不足。人工聽音主觀性強，對于一些低頻或高頻的異響很難進行準確的判斷。而傳統振動檢測儀器對多類故障振動表現不明顯，進口高精度儀器價格昂貴，普及度不高。因此，當前急需一種更精準、更靈敏的聲音量化檢測手段。

案例1：某知名電機企業出廠質檢案例

公司背景：

某知名電機企業客戶遍布北美、歐洲和東南亞等地區40多個國家。

項目痛點：

檢測標準不一致，退貨成本高：該客戶80%電機產品出口到歐洲等地區，但甲乙雙方人工檢測不一致，導致退貨現象頻繁，退貨成本較高；

準確率低：該客戶在生產中幾乎完全依賴人工聽音，其容易受主觀因素影響，導致檢測準確率低。

項目價值：

量化檢測標準：減少甲乙雙方糾紛，極大地改善產品出廠質量，提升客戶滿意度。

案例2：某大型港務企業維修質檢案例

公司背景：

某用戶是目前世界上最大的集裝箱港口。

項目痛點：

無量化的設備健康指標：僅依靠人工經驗和主觀判斷來評估設備的運行狀態，無法量化；

無檢測標準和規范：缺乏統一的、明確的質檢標準和規范，導致不同的質檢人員可能有不同的判斷和評估標準；

依靠人工經驗和技術傳承：主要依靠經驗豐富的工人檢測和培訓，人工成本高，人員培訓及經驗積累難度大。

設備維修前：7臺設備總體走向不一致，尤其在高頻段更加明顯，說明7臺設備均需進行維護或保養。

設備維修后：相比維修前，設備整體走向比較一致，說明設備得到有效維護或保養。

項目價值：

量化設備健康狀況，讓維修質量數字化。

案例3：某大型水務集團在線監控案例

公司背景：

某用戶水處理規模位居國內行業前列。

項目痛點：

無法初期發現故障：國內外在用的在線監測技術目前只能在設備故障后期或設備故障爆發無法運行才能發現問題；

無法識別全部故障：僅能對某個故障進行識別，不能覆蓋所有主要故障；

傳統手段準確率低，主要依賴人工：國內外在用的技術故障識別準確率低，所以主要以人工點巡檢為主，人工成本高。

橫向比對：6臺設備中除粉色曲線的設備外，其他設備密度曲線走向一致，說明粉色曲線設備故障。

縱向比對：同一設備在一個月內的8個時間段密度曲線一致性強，說明該設備在這一個月內運行良好。

項目價值：

工業聲音分析新算法可及時發現設備的初始故障，有計劃地準備備品備件、安排維修，避免應急故障或設備事故帶來的損失。對于突發性嚴重故障，可智能控制緊急停機。